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

Ответы и воспоминания Ответы и воспоминания

Самая грандиозная миссия к Сатурну – в цитатах, цифрах и результатах

Популярная механика
Гордон Хотон: Самоубийство и лимонный сорбет Гордон Хотон: Самоубийство и лимонный сорбет

Отрывок из дилогии Гордона Хотона «Подмастерье. Порученец»

СНОБ
Пожиратели бюджетов Пожиратели бюджетов

Почему иногда строить дороги не нужно

Forbes
Возраст йоги Возраст йоги

Как со временем меняется практика йоги

Yoga Journal
От спроса к предложению От спроса к предложению

В 2018 году обозначился поворот в направлении экономики предложения

Forbes
Осенняя хандра Осенняя хандра

Добавьте в свое ежедневное расписание больше света и движения

Psychologies
Как сосредоточиться: упражнения для тела, которые повышают концентрацию Как сосредоточиться: упражнения для тела, которые повышают концентрацию

Состояния тела и ума связаны. Беспокойство и тревожные мысли провоцируют в теле характерные напряжения: в ответ на волнение мы напрягаемся физически. Специалист по китайской медицине Анна Владимирова уверена: научившись их расслаблять, мы сможем справиться с переживаниями, повысить концентрацию внимания, вернуться к спокойному размышлению над задачами и принятию обдуманных решений.

Psychologies
Один день с Нептуном Один день с Нептуном

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

Популярная механика
В форме после родов! В форме после родов!

4 упражнения, которые помогут скинуть набранные за беременность кг

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

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

АвтоМир
Гонка за дилером Гонка за дилером

Компания из Поволжья вошла в тройку крупнейших продавцов автомобилей в России

Forbes
Тимати Тимати

Компанию Black Star Тимур Юнусов превратил в настоящую империю

GQ
Вылететь в трубу Вылететь в трубу

Илон Маск и его инженеры-иммигранты создают будущее наземного транспорта

Playboy
Голуби с клювом ястреба Голуби с клювом ястреба

Повадки, прошлое и будущее главного хищника планеты

Русский репортер
Пояс здоровья Пояс здоровья

Болит поясница? Ищите причину в ногах

Yoga Journal
Красочные заблуждения Красочные заблуждения

Подружка знает больше тебя про все, что касается смены цвета волос?

Лиза
Клиповое создание Клиповое создание

Рэпер Фараон рассказал Сергею Минаеву о Курте Кобейне и трудностях взросления

Esquire
Снижаем расходы на коммуналку Снижаем расходы на коммуналку

Научившись разумно экономить, ты можешь уменьшить затраты в разы!

Лиза
Ваша смена Ваша смена

Как помочь детям адаптироваться в незнакомом классе

Добрые советы
Полоса препятствий Полоса препятствий

Трудности делают нас уязвимыми, но они могут помочь по-новому взглянуть на себя

Psychologies
Лев Кекушев: Отец московского модерна Лев Кекушев: Отец московского модерна

Финал жизни Кекушева покрыт абсолютным мраком

Караван историй
Выберите себе мужчину Выберите себе мужчину

Коуч Алексей Ситников учит читательниц «Татлера» оценивать кандидатов

Tatler
Я в домике Я в домике

Мария Захарова впервые дает интервью глянцевому журналу

Tatler
Знак времени Знак времени

Как стать Принсом

GQ
Land Rover Discovery Land Rover Discovery

Просторный салон, универсальность и способность проехать где угодно

Quattroruote
Я не бездельница Я не бездельница

Залогом счастливой жизни Юлия Высоцкая называет свободу и ответственность

Добрые советы
Осторожно! Прекрасный пол Осторожно! Прекрасный пол

Когда-то женщина считалась врагом человека, ею пугали мальчиков на ночь глядя

Maxim
Гипноз: впадаем в детство Гипноз: впадаем в детство

Как именно работает гипнотерапия и кому она доступна?

Psychologies
В школе хорошо, а дома лучше? В школе хорошо, а дома лучше?

Хоумскулинг: что будет, если не учиться в школе

Psychologies
Николай Гоголь Николай Гоголь

По мнению Николая, ему подошел бы пост министра юстиции

Караван историй
Открыть в приложении