» » » Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер

Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер

Книгу Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер читаем онлайн бесплатно и без регистрации! Читать онлайн вы можете не только на компьютере, но и на андроид (Android), iPhone и iPad. Наслаждайтесь!

400 0 15:09, 25-05-2019
Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер
25 май 2019
Автор: Нейт Сильвер Жанр: Книги / Домашняя Год публикации: 2015 Добавить книгу Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер в приложение ЧИТАТЬ КНИГУ ОФЛАЙН в приложении android Добавить книгу Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер в приложение Добавляйте книги в android приложение “Bukvateka” прямо с сайта и читайте offline. Cкачать на телефон книгу Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер в приложение "Bukvateka" бесплатно. ᐅ Смотрите видео инструкцию
0 0

Книга Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер читать онлайн бесплатно без регистрации

Мы считаем, что наш мир во многом логичен и предсказуем, а потому делаем прогнозы, высчитываем вероятность землетрясений, эпидемий, экономических кризисов, пытаемся угадать результаты торгов на бирже и спортивных матчей. В этом безбрежном океане данных важно уметь правильно распознать настоящий сигнал и не отвлекаться на бесполезный информационный шум.О том, как этому научиться, рассказывает Нейт Сильвер, политический визионер и гуру статистики, разработавший систему прогнозов, позволившую дважды максимально точно предсказать результаты президентских выборов почти во всех штатах Америки. Его книга во многом близка исследованиям Нассима Талеба и столь же значима для всех, кто имеет дело с большими объемами данных и просчитывает различные варианты развития событий. И если Талеб говорит о законах зарождения «черных лебедей», Сильвер исследует модели и способы, позволяющие поймать этих птиц в расставленные нами сети. Он обобщает опыт экспертов-практиков, изучает различные модели и подходы, позволяющие делать более точные прогнозы. Как и Даниэль Канеман, автор бестселлера «Думай медленно… Решай быстро», наблюдая за поведением и мышлением людей, оценивающих неопределенные события, Сильвер утверждает: да, компьютеры незаменимы при работе с огромными массивами данных, но для максимальной точности результатов необходим гибкий человеческий ум и опыт, ведь прогнозирование – это планирование в условиях неопределенности.
1 ... 108 109 110 111 112 113 114 115 116 ... 175
Перейти на страницу:

Но у компьютера есть и еще одно преимущество: он не позволяет собственным представления о том, как правильно играть в шахматы, мешать поиску точного хода в конкретных и определенных обстоятельствах. Игроку-человеку для выхода за пределы привычного мышления требуется немало креативности и доверия к себе. Люди дивились мастерству молодого Фишера, но, возможно, именно благодаря молодости он находил необычные ходы: в его распоряжении было все его безграничное воображение. Слепые пятна нашего мышления обычно создаем мы сами, и они лишь увеличиваются по мере нашего взросления. Свои слепые пятна есть и у компьютеров, однако они могут избежать этих ошибок воображения благодаря тому, что рассматривают и оценивают все возможные ходы без исключения.

Тем не менее в программе Deep Blue имелись свои сбои, хотя их и было не так много. Ближе к концу интервью Кэмпбелл довольно лукавым тоном заговорил об инциденте, случившемся незадолго до окончания первой партии матча 1997 г. с Каспаровым.

«В программе возник сбой, который мог заставить Каспарова неправильно оценить способности Deep Blue, – рассказал Кэмпбелл. – Однако Каспаров даже не стал рассматривать вероятность того, что это был сбой». Сбой возник на 44‑м ходу первой игры против Каспарова; программа не смогла выбрать следующий ход и обратилась к последнему средству – совершенно случайному ходу. Сбой был довольно непоследовательным и возник в момент, когда позиция компьютера уже была проигрышной. Кэмпбелл и команда исправили его на следующий день. «Мы видели нечто подобное чуть раньше, в ходе тестовой игры, и думали, что уже с этим справились, – рассказал он. – К сожалению, кое-что мы тогда упустили». Однако этот сбой сыграл Deep Blue на руку – возможно, что именно он, в конечном итоге, позволил компьютеру обыграть Каспарова. В пересказах матча Каспарова против Deep Blue считается, что проблема возникла во второй партии – когда Каспаров допустил почти беспрецедентную ошибку и отказался от продолжения игры, исходом которой могла стать ничья. Однако что заставило Каспарова совершить ошибку? Беспокойство, вызванное 44‑м ходом Deep Blue в первой игре – ходом, когда компьютер передвинул ладью без какой-либо явной цели. Каспаров предположил, что странное поведение компьютера представляет собой знак высшего интеллекта. Он даже не мог подумать о том, что случившееся оказалось результатом простого сбоя.

Несмотря на то что мы активно полагаемся на технологии XXI в., у нас до сих пор остались слепые пятна Эдгара Аллана По, касающиеся роли, которую машины играют в нашей жизни. Компьютер заставил Каспарова ошибиться, но лишь из-за неправильного кода программы.

Что компьютеры умеют делать хорошо?

Компьютеры умеют очень быстро производить расчеты. Более того, мы можем рассчитывать, что они будут делать это безупречно – не уставая, не подчиняясь эмоциям и не меняя настроения во время игры.

Но это не значит, что компьютеры всегда создают идеальные прогнозы (или даже хорошие). Эта проблема отлично описывается аббревиатурой GIGO (garbage in, garbage out, или «мусор на входе – мусор на выходе»). Если «скормить» компьютеру плохие данные или создать неправильный набор инструкций для анализа, он не сможет превратить грязь в золото. Кроме того, компьютеры довольно плохо исполняют задачи, требующие креативности и воображения, такие как разработка стратегии развития или теории о том, как работает мир.

Таким образом, компьютеры более всего полезны прогнозистам в таких областях, как прогнозирование погоды и шахматы, где система следует сравнительно простым и понятным законам, но где уравнения, управляющие системой, должны решаться по множеству раз, чтобы создать хороший прогноз. Судя по всему, компьютеры мало чем могут помочь нам в таких областях, как экономика или прогнозирования землетрясений, где причины кажутся более расплывчатыми, а данные сильнее перемешаны с шумом. В каждой из этих областей и в 1970‑х, и в 1980‑х гг. на компьютеры, ставшие доступными ученым для решения повседневных задач, возлагались большие надежды, однако до сих пор серьезный прогресс так и не достигнут.

Но между этими двумя полюсами находится множество других областей применения. Зачастую данные можно считать хорошими, но не отличными, и у нас есть некое (далеко не идеальное) понимание систем и процессов, в результате действия которых они получены. В подобных случаях существует возможность улучшить предсказания благодаря процессу, который использовали программисты Deep Blue, – применению метода проб и ошибок. Именно этот метод лежит в основе бизнес-стратегии компании, которую мы чаще всего связываем в настоящее время с Большими данными.

Когда метод проб и ошибок действительно работает

Если вы приедете в офисный комплекс Googleplex, расположенный в городе Маунтин-Вью, штат Калифорния, где я побывал в конце 2009 г., то заметите, что не всегда понимаете, когда с вами говорят серьезно, а когда шутят. Здесь царит культура, стимулирующая креативность и выражающаяся, помимо прочего, в ярких цветах, наличие волейбольных площадок и невероятных разновидностей двухколесных средств передвижения. Сотрудники Google, даже программисты и экономисты, могут быть достаточно капризными и вести себя необычным образом.

«Такие эксперименты проходят у нас все время, – сказал мне на встрече Хэл Вариан, главный экономист Google. – Нашу компанию лучше всего представлять себе как организм, нечто живое. Я уже много раз говорил о том, что нам нужно обращать внимание на то, когда этот организм оживает и может напоминать Skynet[121]. Однако мы договорились с губернатором Калифорнии, – на тот момент Арнольдом Шварценеггером, – что он придет и нам поможет». Google проводит масштабное тестирование своих поисковых и других продуктов. «В прошлом году мы провели 6000 экспериментов в области поиска и еще примерно столько же в области монетизации рекламных объявлений, – сказал мой собеседник. – Так что можно сказать, что Google проводит не менее 10 тыс. экспериментов в год». Некоторые из этих экспериментов заметны всем нам – зачастую благодаря им появляется новая продуктовая линейка. Однако большинство из них мы не отслеживаем – в ходе экспериментов логотип перемещается на несколько пикселей в сторону, или чуть-чуть меняется цвет фона в рекламе, а затем исследователи Google отслеживают, какое влияние это оказывает на количество кликов или монетизацию. Многие эксперименты охватывают всего 0,5 % пользователей Google (чаще всего охват зависит от того, насколько многообещающей кажется идея).

Когда вы вводите свой поисковый запрос в Google, то, возможно, и не знаете, что участвуете в эксперименте. Однако Google понемногу предлагает вам небольшие изменения. И результаты поисковых запросов, и порядок, в котором они появляются на странице, представляют собой предсказание компании о том, какие результаты вы посчитаете наиболее полезными.

1 ... 108 109 110 111 112 113 114 115 116 ... 175
Перейти на страницу:
  1. Жалоба
Отзывы - 0

Прочитали книгу? Предлагаем вам поделится своим впечатлением! Ваш отзыв будет полезен читателям, которые еще только собираются познакомиться с произведением.


Уважаемые читатели, слушатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний. Просьба отказаться от нецензурной лексики. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор сайта


Смерть надевает маску - Эшли Уивер Смерть надевает маску - Эшли Уивер

Новые отзывы

  1. Mkot13 Mkot1312 июль 21:17 Отличная детская книга!... Гейман Нил - Коралина
  2. Максим Максим28 март 22:54 Книга очень интересная, сюжет динамичный. Автор почти всегда пишет хорошо, без соплей как у некоторых "фантастов". При чтении... Битва за реальность - Алекс Орлов
  3. Onyx Onyx09 август 16:50 Эта книга не о том, что происходило на самом деле, а о том, что США выдавало за правду для своего оправдания! В общем, не тратьте... Перевороты. Как США свергают неугодные режимы - Стивен Кинцер
Все комметарии
Новинки бесплатной онлайн библиотеки