ЛУЧШИЙ МАТЕРИАЛ О МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ

ℹ️ ПОЧЕМУ написан этот пост
Так уж сложилось, что об одной из самых-самых тем - машинном обучении (МО), пишут
— либо сложно и непонятно, в основном, ориентируясь на уже разбирающихся в теме;
— либо просто и понятно, но на довольно поверхностном уровне, дающем читателю минимум полезной информации.

Этот пост познакомит вас с новым источником, написанном на простом и понятном языке, и содержащем при этом мегатонну полезной информации о МО.

▶️ ЗАЧЕМ вам читать этот пост
— Не искушенный в МО читатель способен быстро поднять свой уровень, а искушенный – пройдя по набору приведенных в отчетах ссылок, расширить и/или актуализировать свои представления о предмете с учетом самых последних важнейших исследований.
— Мастерство авторов проекта позволило так структурировать и подать материал, что его потребление дает весьма высокий показатель Полезной информации на минуту чтения.

— Поскольку в отрасли МО до сего дня применяется весьма не сложившаяся терминология (почти для каждого термина вы найдете в сети дюжину довольно разных описаний), материалы проекта могут использоваться, как отличный глоссарий по МО – продуманный, лаконичный и исчерпывающий.

1️⃣ Данный проект Королевского общества называется Машинное обучение и преследует 2 цели:

1) Оценить потенциал машинного обучения на горизонте следующих 5-10 лет.

2) Понять, куда и как развивать ОБРАЗОВАНИЕ, НАУКУ, КУЛЬТУРУ и ТЕХНОЛОГИИ, чтобы максимизировать пользу от МО для человечества (максимизируя социальную отдачу и минимизируя социальные риски).

2️⃣ Проект включает в себя:

1) Три интерактивные инфографики – своеобразное сочетание «вертолетного облета» над ландшафтом и «стерео-взгляда» в глубины МО: (1) Что такое машинное обучение? (2) Машинное обучение в мире вокруг нас. (3) Ключевые этапы и вехи развития машинного обучения с 1950 г.

2) Два отчета профессионального уровня, написанных вполне доходчивым языком: Machine learning: the power and promise of computers that learn by example (PDF 3,3MB, 125 стр., 140+ полезных ссылок), Public views of Machine Learning (PDF 1,3MB, 88 стр., 30+ полезных ссылок).

Упомянутые полезные ссылки – это особая песня: авторы постарались не упустить ничего из самого важного и соблюли максимальную актуальность, проанализировав и включив материалы по состоянию до конца марта 2017.

3) Допматериалы по теме (видео, инфографика, визуализация, подкасты)

3️⃣ Рабочая группа проекта включает 12 всемирно известных профессоров Оксфорда, Кембриджа, Лондона, Бристоля, Сассекса, занимающих, в дополнение к университетской работе, высшие научные позиции в таких компаниях, как Google DeepMind, Uber, Amazon).

В проекте участвуют: на постоянной основе - 500 и на основе привлечения 1,5 тыс. профессионалов в области МО.

По состоянию на 31 марта 2017 эти специалисты провели 15 тыс. интервью, воркшопов и прочих рабочих диалогов, собрав в результате базу из 60 тыс. значимых описаний по теме проекта.

🔀 Что делать

✔️ Не ограничиться прочтением этого поста и просмотреть-таки материалы проекта (хотя бы по диагонали, выделяя для себя то, что нужно внимательно прочесть, когда будет время).

✔️ Сделайте полезное дело - поделитесь инфой об этом проекте Королевского общества. Он того стоит.

#МашинноеОбучение #КоролевскоеОбщество