Ещё один шаг в самообучении машин
Конечно, в Data Science существует множество самообучающихся моделей, но действительно ли они являются таковыми? На самом деле, нет: сейчас в машинном обучении сложилась ситуация, когда человеческий фактор играет решающую роль в построении эффективных моделей.
Data Science сейчас представляет собой некий сплав науки и интуиции, потому что не существует формализованного знания о том, как правильно предобрабатывать предикторы, какую модель выбрать из десятков существующих, и как настраивать множество параметров в этой модели. Всё это плохо поддается формализации, и поэтому получается парадоксальная ситуация –
машинное обучение требует
человеческого фактора.
Именно человек должен выстроить цепочку обучения, и настроить параметры, которые легко могут превратить самую лучшую модель в абсолютно бесполезную. Построение этой цепочки, превращающей исходные данные в предсказательную модель – может занимать несколько недель, в зависимости от сложности задачи, и часто делается просто методом проб и ошибок.
Это серьезный недостаток, и поэтому возникла идея: может ли машинное обучение — обучить себя тому же, что делает человек? Такая система была создана, и удивительно, что эта новость еще не добралась до хабрасообщества!