Я разговаривал с Эриком Сигелом, доктором философии, основателем Predictive Analytics World, конференции о машинном обучении и предиктивной аналитике. Мы начали с разговора о важности данных и предиктивной аналитики, пытаясь отделить правду от шумихи.

Мне понравилось, как Эрик смог описать, что делает его захватывающим.

«Машинное обучение — это наиболее эффективная форма обработки данных… мы используем машинное обучение для прогнозирования, чтобы обеспечить крупномасштабные операции и сделать более эффективными действия компаний, благодаря которым мир вращается. Целевой маркетинг, обнаружение мошенничества, управление кредитными рисками, сборочные линии, производство, цепочка поставок… все эти области, где существует множество отдельных решений, которые можно даже немного улучшить, оказывают огромное влияние на итоговую прибыль. Эти улучшения обусловлены индивидуальными решениями».

Машинное обучение — это не то же самое, что искусственный интеллект — одно из тех модных словечек, которые люди используют, не зная, что это такое.

«Значение слова интеллект не просто расплывчато. Не существует формального определения, которое могло бы разумно удовлетворить. И именно поэтому не стоит заниматься инженерией».

Мы оба были согласны с тем, что ИИ следует оставить научной фантастике, которая может помочь нам понять, как стать лучше.

Машинное обучение связано с тем, чтобы стать очень практичным: например, если у вас достаточно данных о клиенте и вы можете связаться с ним — «покупают ли они этот другой продукт, если я отправлю им брошюру?»

Однако, если вы хотите узнать, как машины предсказывают, когда люди умрут, вам следует посмотреть мой новый Видеоразговор о повторяющихся закономерностях с Эриком Сигелом.

Нравится то, что вы только что прочитали?