Эрик Сигель - Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт

Прогнозирование – это сила. Крупный бизнес обеспечивает себе непоколебимое конкурентное преимущество, прогнозируя будущую судьбу и стоимость отдельных активов. В вышеупомянутом случае это означало, что, принимая решения по ипотечным кредитам на основе прогнозирования будущей платежеспособности домовладельцев, Chase уменьшал риск и получал дополнительную прибыль, которой в противном случае у него не было бы.

Стремительно развиваясь и проникая во все новые сферы, сегодня предиктивные технологии стали обыденным явлением и затрагивают каждого из нас каждый день. Они влияют на ваш опыт незаметным образом – когда вы ведете машину, покупаете, учитесь, голосуете, обращаетесь к врачу, общаетесь, смотрите телевизор, зарабатываете деньги, берете в долг или даже крадете.

Эта книга рассказывает о наиболее значимых достижениях в области компьютерного прогнозирования и о двух силах, стоящих за ними: об увлеченных людях и увлекательнейшей науке, двигающих этот прогресс.

Прогнозирование – в высшей степени непростая задача. Каждый прогноз зависит от множества факторов: широкого разнообразия известных параметров, характеризующих каждого пациента, домовладельца или сообщение по электронной почте, которое может оказаться спамом. Как справиться с этой сложнейшей задачей – соединить вместе все части головоломки для составления конкретного прогноза?

Идея проста, хотя воплотить ее на практике не так просто. Проблема решается путем применения систематического научного подхода для развития и постоянного совершенствования наших умений в области прогнозирования. Другими словами, нам необходимо в буквальном смысле научиться прогнозировать.

Решение кроется в машинном обучении – компьютеры автоматически приобретают новые знания и способности, жадно поглощая самый ценный и самый мощный неприродный ресурс современного общества: данные.

Большинство людей не испытывают никакого интереса к данным. Что может быть скучнее, чем эти бесконечные массивы сухих цифр и фактов, порой столь банальных, как пост в Twitter типа «Я купил себе новые кроссовки!». Это бесполезный побочный продукт, который в огромных количествах образуется в процессе ведения любого бизнеса.

Вы ошибаетесь! Правда в том, что данные представляют собой бесценное собрание опыта, на котором можно учиться. Каждая медицинская процедура, кредитная заявка, публикация на Facebook, рекомендация фильма, акт мошенничества, спам-сообщение или покупка – каждый положительный или отрицательный результат, каждая успешная или неудачная попытка продажи, каждый инцидент, событие и транзакция – кодируются как данные и сохраняется в базе данных. По оценкам, объемы данных увеличиваются на 2,5 квинтиллиона байтов в день (это единица с 18 нулями). Вот где произошел настоящий Большой взрыв, породив безграничные потоки сырых, необработанных данных, с которыми могут справиться только компьютеры. При правильном использовании компьютеры жадно поглощают этот океан данных – и учатся на них.

Иногда погоня за данными превращается в настоящую золотую лихорадку. Но данные – это не золото. Повторяю, необработанные данные – это сырье. Золото – то, что можно из них добыть.

Процесс машинного обучения на основе данных раскрывает всю мощь этого все возрастающего ресурса. Он позволяет выявить, что движет людьми и их поступками, что цепляет нас за душу и как устроен мир. Получение таких знаний и делает прогнозирование возможным.

Например, благодаря машинному обучению мы получили такие ценные сведения, как [1] Более подробно об этих примерах читайте в главе 3. :

• ранний выход на пенсию уменьшает ожидаемую продолжительность жизни;

• люди, которых на сайтах знакомств чаще отмечают как привлекательных, вызывают меньше интереса;