Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт. Эрик Сигель

снизить финансовые риски, свести на нет спам, повысить эффективность борьбы с преступностью и сократить расходы.

      Прогнозирование в большом бизнесе – судьба активов

      Есть и другой аспект. Помимо очевидной выгоды для нас с вами как для потребителей прогнозирование полезно и для организаций, давая им в руки совершенно новый вид оружия в конкурентной борьбе. Компании набрасываются на прогнозы, как коршуны, – в положительном смысле.

      В середине 1990-х годов ученый-предприниматель по имени Дэн Стейнберг пришел в штаб-квартиру крупнейшего американского банка Chase, чтобы предложить свою систему прогнозирования для управления миллионами ипотечных кредитов. Этот банковский колосс поверил в технологию прогнозирования, предложенную Стейнбергом, и взял ее за основу для принятия решений, касающихся операций со своим гигантским ипотечным портфелем. Что написал этот парень в своем резюме?

      Прогнозирование – это сила. Крупный бизнес обеспечивает себе непоколебимое конкурентное преимущество, прогнозируя будущую судьбу и стоимость отдельных активов. В вышеупомянутом случае это означало, что, принимая решения по ипотечным кредитам на основе прогнозирования будущей платежеспособности домовладельцев, Chase уменьшал риск и получал дополнительную прибыль, которой в противном случае у него не было бы.

      Позвольте вам представить… ясновидящий компьютер

      Стремительно развиваясь и проникая во все новые сферы, сегодня предиктивные технологии стали обыденным явлением и затрагивают каждого из нас каждый день. Они влияют на ваш опыт незаметным образом – когда вы ведете машину, покупаете, учитесь, голосуете, обращаетесь к врачу, общаетесь, смотрите телевизор, зарабатываете деньги, берете в долг или даже крадете.

      Эта книга рассказывает о наиболее значимых достижениях в области компьютерного прогнозирования и о двух силах, стоящих за ними: об увлеченных людях и увлекательнейшей науке, двигающих этот прогресс.

      Прогнозирование – в высшей степени непростая задача. Каждый прогноз зависит от множества факторов: широкого разнообразия известных параметров, характеризующих каждого пациента, домовладельца или сообщение по электронной почте, которое может оказаться спамом. Как справиться с этой сложнейшей задачей – соединить вместе все части головоломки для составления конкретного прогноза?

      Идея проста, хотя воплотить ее на практике не так просто. Проблема решается путем применения систематического научного подхода для развития и постоянного совершенствования наших умений в области прогнозирования. Другими словами, нам необходимо в буквальном смысле научиться прогнозировать.

      Решение кроется в машинном обучении – компьютеры автоматически приобретают новые знания и способности, жадно поглощая самый ценный и самый мощный неприродный ресурс современного общества: данные.

      «Накормите меня!» – пища для размышлений для компьютеров

      Данные –