Как инженер по машинному обучению с многолетним опытом работы за плечами, я понял, что многие события в жизни, которые я когда-то воспринимал как случайные, на самом деле следуют определенным закономерностям и демонстрируют предсказуемость. В этой статье я исследую увлекательную связь между хаосом, порядком и машинным обучением, не слишком углубляясь в технические аспекты.

«В молодости я бы сказал, что жизнь — это просто череда случайных событий, лишенных всякого смысла. Но как специалист по данным я должен признать, что иногда возникают закономерности. Бесспорные закономерности». — Бертрам Гилфойл из телесериала HBO о Силиконовой долине

Машинное обучение и распознавание образов

Машинное обучение — это, по сути, набор алгоритмов, использующих статистические и математические методы для обнаружения закономерностей, лежащих в основе числовых данных. Затем эти шаблоны формализуются в набор математических уравнений, известных как модель. Точность и объяснительная способность этих моделей зависят от таких факторов, как качество данных и используемые алгоритмы. Ранее я обсуждал определение и подходы машинного обучения в своей статье о подходах на основе искусственного интеллекта к обнаружению вредоносных программ.

Способность обнаруживать закономерности и корреляции уже значительно повлияла на жизнь людей. Распознавая корреляции между событиями (переменными), мы получаем представление о силе их взаимосвязей и потенциально можем контролировать или изменять их в будущем. Важно отметить, что корреляции не обязательно подразумевают причинно-следственную связь.

Практические корреляции в повседневной жизни

  1. Работа медсестры в больнице: как упоминалось ранее, взаимосвязь между работой медсестры в больнице и переменными, такими как рабочая среда, рабочая нагрузка, количество пациентов в отделении неотложной помощи и время, проведенное с пациентами, имеет решающее значение. Анализируя эти факторы, администраторы больниц могут оптимизировать штатное расписание и рабочие смены медсестер. Исследование Лейка и соавт. демонстрирует, что рабочая среда медсестры заслуживает внимания для повышения качества медицинской помощи, безопасности и благополучия пациентов и врачей.
  2. Погода и сельское хозяйство. Машинное обучение может выявить взаимосвязь между погодными условиями и урожайностью, что позволит фермерам оптимизировать графики посева и сбора урожая. Эта информация также может быть использована для создания более устойчивых сортов сельскохозяйственных культур, способных лучше противостоять непредсказуемым погодным условиям.
  3. Финансовые рынки. В финансовом секторе алгоритмы машинного обучения выявили взаимосвязь между экономическими показателями, ценами на акции и поведением инвесторов. Эти знания помогают инвесторам принимать более обоснованные решения и могут использоваться финансовыми учреждениями для разработки более эффективных стратегий управления рисками.
  4. Транспортное и городское планирование. Машинное обучение может выявлять закономерности и корреляции между транспортным потоком, использованием общественного транспорта и городской инфраструктурой. Эта информация может быть использована городскими планировщиками для разработки более эффективных транспортных систем и уменьшения заторов на дорогах.

Открытие таких взаимосвязей поднимает вопросы об «инженерии», управляющей нашей жизнью. Традиционно мы рассматривали жизнь как серию случайных событий, которые время от времени складываются для создания порядка. Однако растущее количество свидетельств, предполагающих взаимосвязь между событиями, ставит под сомнение это представление. Это привело к появлению научной области и философии «теория сложных систем и хаоса», целью которой является понимание и определение хаоса и измерение сложности систем, управляющих нашей жизнью.

Согласно Дж. Бриггсу и Ф.Д. Торф, научный термин «хаос» относится к лежащим в основе взаимосвязям, существующим в явно случайных событиях.

Как порядок возникает из случайности?

Профессора физики Дж.Н. Паттерсон Хьюм и Дональд Айви из Университета Торонто продемонстрировали, как при наличии достаточного количества данных из непредсказуемых событий могут возникать в высшей степени предсказуемые закономерности. Их моделирование и фильм 1956 года, снятый Комитетом по изучению физических наук (PSSC), дают интригующие результаты.

Вопрос о том, как порядок возникает из случайности, остается без ответа. С научной и математической точек зрения вероятность материализации такого порядка из случайных событий практически равна нулю. Это говорит о том, что нам, возможно, еще многое предстоит узнать о жизни или что нам следует пересмотреть наше определение случайных событий. С другой стороны, это может указывать на то, что скрытые силы создали все, что мы воспринимаем как хаотичное.

Эффект бабочки и теория хаоса

Эффект бабочки, концепция теории хаоса, иллюстрирует, как небольшие изменения в начальных условиях могут привести к совершенно разным результатам в сложных системах. Этот термин был придуман математиком и метеорологом Эдвардом Лоренцем, который обнаружил, что небольшие изменения в начальных условиях модели погоды могут привести к совершенно иным погодным условиям.

Эта концепция имеет далеко идущие последствия в различных областях, включая экономику, биологию и социальные науки. Это подчеркивает важность понимания сложных связей между, казалось бы, несвязанными событиями и того, как порядок может возникнуть из хаоса.

Роль машинного обучения в обнаружении скрытых закономерностей

По мере того как алгоритмы машинного обучения продолжают развиваться, наша способность обнаруживать скрытые закономерности и корреляции в сложных системах также будет улучшаться. Анализируя огромные объемы данных, машинное обучение может помочь нам лучше понять механизмы возникновения порядка из хаоса, что позволит нам принимать более обоснованные решения и прогнозы.

Например, машинное обучение может помочь прогнозировать распространение инфекционных заболеваний, анализируя закономерности в данных, связанных с поведением человека, путешествиями и факторами окружающей среды. Точно так же машинное обучение может помочь в выявлении закономерностей в данных социальных сетей, которые могут указывать на ранние стадии социальных волнений или политических движений.

Заключение

Возникновение порядка из хаоса остается захватывающей областью исследований, особенно с точки зрения инженеров по машинному обучению. По мере того, как мы продолжаем совершенствовать наше понимание сложных систем и разрабатывать более совершенные алгоритмы машинного обучения, мы, вероятно, обнаружим еще более интересные закономерности и корреляции, которые управляют нашим миром.

Используя возможности машинного обучения, мы можем лучше понять взаимосвязь, которая лежит в основе, казалось бы, случайных событий, и использовать эти знания для улучшения различных аспектов человеческой жизни.

Подпишитесь на DDIntel Здесь.

Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com

Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate