Как создаются лучшие системы машинного обучения в мире

Популярная механикаHi-Tech

Новый ум короля

Как создаются лучшие системы машинного обучения в мире

Текст: Александр Ершов

Свитер MaxMara Studio, брюки Marella, часы Omega Ladymatic (бриллианты, сталь)

У каждой технологической компании есть хорошо известные пользовательские продукты и внутренние разработки, на которых эти продукты держатся. Это своеобразные двигатели, которые вращают шестеренки механизма. Долгое время главным двигателем «Яндекса» была система машинного обучения «Матрикснет», которая обеспечивала и работу поиска, и подбор подходящих рекламных объявлений, и выбор оптимального маршрута в навигаторе. Этим летом «Яндекс» завершил работу над новой системой, которая должна полностью заменить «Матрикснет» и стать новым «умом» главного российского поисковика. Разработкой этой системы руководила Анна Вероника Дорогуш, выпускница МГУ, которой сейчас всего 28 лет.

«Просто я очень люблю решать математические задачки. Ты сидишь над ней час, другой, и когда вдруг начинает складываться, когда части пазла совпадают друг с другом, возникает удивительное ощущение, эйфория. Собственно говоря, с этого все и началось». Сейчас Анна Вероника – тимлид одного из самых важных проектов российского поисковика. Но несколько лет назад она была обычной выпускницей, которая зашла на лекцию известного математика, академика Альберта Николаевича Ширяева. Лекцию тогда почему-то отменили, и вместо нее решено было провести семинар для студентов яндексовской Школы анализа данных. «Было очень интересно, а одна из задач оказалась слишком сложной, и ее оставили студентам как домашнее задание. Она меня так зацепила, что очень хотелось ее доделать и показать решение преподавателю, Евгению Бурнаеву. Я не была студенткой Школы и могла только лично попросить его проверить мое решение вместе с другими работами. Но потом ведь надо было вернуться за результатом на следующий семинар, потом еще раз и еще, и так я неожиданно попала в ШАД».

Школа отпраздновала в нынешнем году свое десятилетие. Начиналась она как экспериментальный проект, задачей которого было научить потенциальных соискателей анализировать данные на индустриальном уровне, чего вчерашние студенты обычно не умеют. Сегодня ШАД – это фактически полноценный университет, который бесплатно дает фундаментальное образование. В области машинного обучения и анализа данных Школа может конкурировать с лучшими мировыми университетами, при этом от выпускника не требуют после окончания учебы работать в компании. Некоторые выпускники идут работать к конкурентам, и это считается вполне нормальным.

История Анны Вероники показывает, что часто так и бывает. Учеба в ШАД не помешала ей поработать и в российской компании ABBYY, и в американской Microsoft. «Тогда считалось, что надо обязательно уезжать в западную компанию, и это действительно многое мне дало. Но я, как оказалось, очень люблю Москву, поэтому, как и многие мои коллеги, все равно вернулась». Так Анна Вероника оказалась сначала сотрудницей российского Google, а потом начала работать в «Яндексе».

Загадка кошкиного зуба

В том, что лучшие специалисты по математическому обучению часто приходят именно в поисковые компании, нет ничего необычного. Ведь поиск – это прежде всего точное соответствие между желанием пользователя и ответом машины. И чтобы научить машины правильно понимать эти желания, нужны специалисты по машинному обучению.

Если отбросить технологический жаргон, то машинное обучение – это просто автоматическая система угадывания. Неважно чего: будущей погоды, котировок акций или адреса веб-страницы. Причем такая система основана не на программировании (когда есть четкий алгоритм поведения), а на демонстрации компьютеру большого числа обучающих примеров. В мире, где информации все больше, машинное обучение часто единственный способ как-то ее осмыслить.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Один день с Нептуном Один день с Нептуном

Он ищет газ и нефть для России. А «ПМ» идет к нему в гости

Популярная механика
Робби Уильямс Робби Уильямс

Робби Уильямс — о странностях райдера, мечтах и вдохновении от российского турне

Playboy
Плохие словечки: как отучить дошкольника от ругательств? Плохие словечки: как отучить дошкольника от ругательств?

Как реагировать на «нецензурщину» из уст ребенка

Лиза
Мартин Скорсезе Мартин Скорсезе

Великий режиссер Мартин Скорсезе — о мафии, вере и чувстве юмора

Playboy
Рыцарь инквизиторского ордена Рыцарь инквизиторского ордена

Как Феликс Дзержинский с нуля создал политическую полицию

Дилетант
Стивен Кинг. Точка возврата Стивен Кинг. Точка возврата

Жизнь богатейшего писателя нашего времени была полна ужасов, но она — бестселлер

Караван историй
Мой босс манипулятор Мой босс манипулятор

Как правильно ответить своему шефу?

Лиза
Беременность и интернет Беременность и интернет

Плюсы и минусы Всемирной паутины

9 месяцев
Алхимик Тони Алхимик Тони

Один из самых прогрессивных миксологов мира Тони Конильяро

The Rake
Марина Порк: Звезда Веры Глаголевой Марина Порк: Звезда Веры Глаголевой

Торжество по случаю свадьбы младшей дочери получилось шумным и многолюдным

Караван историй
Брайан Ферри: Говорить о политике — как стрелять себе по ногам Брайан Ферри: Говорить о политике — как стрелять себе по ногам

Брайан Ферри о тихой деревенской жизни, Брекзите и поездках в Россию

СНОБ
Porsche Panamera Sport Turismo Porsche Panamera Sport Turismo

Немецкий универсал а-ля shooting brake готов впечатлять водителей и пассажиров

Quattroruote
Баста Баста

У Василия Вакуленко множество образов, но именно рэпер Баста собрал полный зал

GQ
Николай Костер-Вальдау. Негодяй поневоле Николай Костер-Вальдау. Негодяй поневоле

После третьего сезона "Игры престолов" у него появилась целая армия поклонников

Караван историй
Великий неудачник Великий неудачник

Черчилль терпел поражения чаще, чем одерживал победы

Дилетант
Кра­со­та решения Кра­со­та решения

Вадим Мошкович — про миллионы, которые он тратит на школу для одаренных детей

Tatler
Бег с препятствиями Бег с препятствиями

Райан Гослинг о новом фильме и старой жизни

Glamour
Дело в пояснице: 4 шага к здоровью Дело в пояснице: 4 шага к здоровью

Боль в пояснице – весьма распространенная неприятность. Чаще всего решение этой проблемы откладывают на потом: «у всех болит», «ничего страшного», «потерплю, само пройдет». Знакомо? Специалист по китайской медицине Анна Владимирова предлагает простой и понятный план действий, который позволит избавиться от боли и повысить качество жизни.

Psychologies
Сказ­ка о тройке Сказ­ка о тройке

«Смирнов, Иванов и Соболев» рассказали Ольге Шелест про фанаток, детей и шутки

Glamour
Будет как маяк Будет как маяк

Юрий Колокольников сыграл самую сложную роль в карьере — Владимира Маяковского

Vogue
Toyota Prius Toyota Prius

Prius интересен широкой аудитории. Однако для многих новый непозволительно дорог

АвтоМир
Домоседы и непоседы Домоседы и непоседы

Как ужиться вместе, если интересы супругов не совпадают?

Лиза
Mazda CX-5 – Peugeot 3008 Mazda CX-5 – Peugeot 3008

Чем еще, кроме яркой внешности, способны нас порадовать Peugeot и Mazda

АвтоМир
Поделись фантазией своей! Поделись фантазией своей!

Почему мы стыдимся своих фантазий и как это изменить

Psychologies
Третья жизнь СТС Третья жизнь СТС

Что ждет медиахолдинг, который лишился иностранцев и биржи

РБК
Mazda3 – Volkswagen Jetta Mazda3 – Volkswagen Jetta

Пришло время избавляться от стереотипов!

АвтоМир
Черная полоса Черная полоса

Бывает, что неприятности и проблемы начинают сыпаться как из рога изобилия

Лиза
Первый день оставшейся жизни Первый день оставшейся жизни

Каждый миг может стать последним. Как прожить его со смыслом

Psychologies
Резня в день пророка Ильи: «Игра престолов» в Древней Руси Резня в день пророка Ильи: «Игра престолов» в Древней Руси

Резня, случившаяся в 1217 году в Рязанском княжестве

Maxim
Регина Тодоренко: Путешествие – это маленькая жизнь Регина Тодоренко: Путешествие – это маленькая жизнь

Регина рассказала, кем хотела стать в детстве и чему ее научили путешествия

Лиза
Открыть в приложении