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

11 способов становиться немного умнее каждый день 11 способов становиться немного умнее каждый день

Интеллект, как и тело, требует правильного питания и регулярных тренировок

Psychologies
Будет как маяк Будет как маяк

Юрий Колокольников сыграл самую сложную роль в карьере — Владимира Маяковского

Vogue
Соседка сверху Соседка сверху

Актриса Виктория Полторак снялась в шестидесяти фильмах

Maxim
Toyota Prius Toyota Prius

Prius интересен широкой аудитории. Однако для многих новый непозволительно дорог

АвтоМир
100 самых стильных 2018 – Россия 100 самых стильных 2018 – Россия

Традиционный рейтинг самых стильных людей России

GQ
Тимати Тимати

Компанию Black Star Тимур Юнусов превратил в настоящую империю

GQ
6 фитнес-советов, которым лучше не верить 6 фитнес-советов, которым лучше не верить

Отделяй правду от заблуждений!

Лиза
Франкфурт-2017 Франкфурт-2017

Основная масса новинок Франкфуртского автосалона – электромобили и кроссоверы

АвтоМир
Сладкое слово свобода Сладкое слово свобода

Чтобы избавиться от тяги к сладкому и пяти лишних килограммов, не нужно диет

Vogue
Фредерик Бегбедер Фредерик Бегбедер

Правила жизни автора «99 франков» Фредерика Бегбедера

Esquire
Бег с препятствиями Бег с препятствиями

Райан Гослинг о новом фильме и старой жизни

Glamour
Привычки, которые делают нас несчастными Привычки, которые делают нас несчастными

Каждый наш день включает пару десятков повторяющихся действий. Кто-то называет их привычками, кто-то – ритуалами. Порой они буквально тянут нас назад, мешая добиться успеха. Предприниматель и бизнес-коуч Джонатан Чоу выбрал пять таких привычек. Уверены, хотя бы одну из них вы у себя обнаружите, а главное – узнаете, как с ними распрощаться.

Psychologies
Гордон Хотон: Самоубийство и лимонный сорбет Гордон Хотон: Самоубийство и лимонный сорбет

Отрывок из дилогии Гордона Хотона «Подмастерье. Порученец»

СНОБ
Как в шелках Как в шелках

Уже две тысячи лет словосочетание «шелковый путь» заставляет сердца биться чаще

GQ
Образ нерукотворный Образ нерукотворный

Как маленькая технологическая компания успешно конкурирует с гигантами отрасли

Forbes
Робби Уильямс Робби Уильямс

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

Playboy
Случай человека Случай человека

Рак или не рак, вот в чем вопрос

Русский репортер
Гонка за дилером Гонка за дилером

Компания из Поволжья вошла в тройку крупнейших продавцов автомобилей в России

Forbes
Осенняя хандра Осенняя хандра

Добавьте в свое ежедневное расписание больше света и движения

Psychologies
Лик коммунизма Лик коммунизма

Кто стоит за убийством родственников лидера КНДР Ким Чен Ына

Esquire
Электронный кошелек Электронный кошелек

Зачем нужны виртуальные деньги и как их хранить

Лиза
«Мне говорили — что ты такая прямая, как шпала?» «Мне говорили — что ты такая прямая, как шпала?»

Диана Арбенина о мужском и женском творчестве, драных джинсах и жизни

Русский репортер
Пояс здоровья Пояс здоровья

Болит поясница? Ищите причину в ногах

Yoga Journal
Мы наш, мы новый мир построим Мы наш, мы новый мир построим

Как развивается крупнейшая империя коммерческой недвижимости в России

Forbes
Один день с Нептуном Один день с Нептуном

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

Популярная механика
Жизнь как чудо Жизнь как чудо

Маленькие чудеса и большое сердце Елены Перминовой

Glamour
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
Раздел собственности Раздел собственности

Как устроен каршеринг в России

Quattroruote
Мой босс манипулятор Мой босс манипулятор

Как правильно ответить своему шефу?

Лиза
Кристофер Нолан Кристофер Нолан

Кристофер Нолан — съемках «Дюнкерка» и игре в загадки со зрителем

Playboy
Открыть в приложении