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
Образ нерукотворный Образ нерукотворный

Как маленькая технологическая компания успешно конкурирует с гигантами отрасли

Forbes
Андрей Вознесенский: «Я был зациклен тогда на Жаклин» Андрей Вознесенский: «Я был зациклен тогда на Жаклин»

Отрывки из книги «Поэт и леди» о Жаклин Кеннеди-Онассис и Андрее Вознесенском

СНОБ
Toyota Prius Toyota Prius

Prius интересен широкой аудитории. Однако для многих новый непозволительно дорог

АвтоМир
Гуттаперчевый мальчик Гуттаперчевый мальчик

Главный комик страны Александр Гудков высмеивает легендарные обложки Esquire

Esquire
Политика — зашквар Политика — зашквар

Могут ли видеоблогеры изменить страну и мир

Русский репортер
В корне верно В корне верно

Егор Корешков о ролях и женской мудрости

Cosmopolitan
Чудеса, да и только? Чудеса, да и только?

Удивительные совпадения и счастливые случайности

Psychologies
Кристофер Нолан Кристофер Нолан

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

Playboy
Сергей Македонский Сергей Македонский

Как букмекер из Ростова стал самым богатым человеком балканской страны

РБК
Робби Уильямс Робби Уильямс

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

Playboy
Бег с препятствиями Бег с препятствиями

Райан Гослинг о новом фильме и старой жизни

Glamour
Черная полоса Черная полоса

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

Лиза
Хозяйка модной горы Хозяйка модной горы

Айсель Трудел обеспечивает москвичек модной одеждой в бутиках и интернете

Vogue
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
Как научиться говорить нет Как научиться говорить нет

В жизни каждого человека есть ситуации, в которых сложно сказать «нет»

Домашний Очаг
Про уродов и людей Про уродов и людей

Если дети на улице при виде вас начинают рыдать, не отчаивайтесь!

GQ
Великий неудачник Великий неудачник

Черчилль терпел поражения чаще, чем одерживал победы

Дилетант
Фредерик Бегбедер Фредерик Бегбедер

Правила жизни автора «99 франков» Фредерика Бегбедера

Esquire
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
Первый день оставшейся жизни Первый день оставшейся жизни

Каждый миг может стать последним. Как прожить его со смыслом

Psychologies
7 неверных установок 7 неверных установок

Они накрепко засели у нас голове еще с детства – и сильно отравляют нашу жизнь

Лиза
Электронный кошелек Электронный кошелек

Зачем нужны виртуальные деньги и как их хранить

Лиза
Валдис Пельш:  Рассказывать истории – это мое! Валдис Пельш:  Рассказывать истории – это мое!

О первом парашютном прыжке и о том, чем ему помогает философское образование

Лиза
Гордон Хотон: Самоубийство и лимонный сорбет Гордон Хотон: Самоубийство и лимонный сорбет

Отрывок из дилогии Гордона Хотона «Подмастерье. Порученец»

СНОБ
Как остаться верным Windows 7 Как остаться верным Windows 7

Компания Microsoft отправила полюбившуюся многим «семерку» в отставку

CHIP
Тимати Тимати

Компанию Black Star Тимур Юнусов превратил в настоящую империю

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

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

Караван историй
Святые угодники Святые угодники

Римские ателье, работающие на святой престол, умеют хранить секреты

The Rake
Возраст йоги Возраст йоги

Как со временем меняется практика йоги

Yoga Journal
Открыть в приложении