У вас могут возникнуть вопросы: «Погодите, каким образом связаны одиннадцатимерный график, на котором представлены различные параметры йогурта, и машинное обучение? В предыдущем примере компьютер обучали, показывая ему фотографии собак, а теперь кто, кого, чему и как учит? Как на этом сделать прибыль?» Чтобы ответить на них, надо разобрать данные, касающиеся параметров йогурта подробнее. Компания методично собирала эти данные, экспериментируя с размерами упаковки и продавая разные ее варианты в различных магазинах разным покупателям и в разное время. Несложно догадаться, что фирма не смогла бы проверить все возможные комбинации полученных данных, то есть перебрать все значения параметров, чтобы как можно точнее описать «изгибы» одиннадцатимерного графика и определить максимальные значения прибыли. В результате у них получился график с «пропусками», то есть с областями, в которых отсутствовали данные. К примеру, компании совсем не удалось получить информацию о продаже йогурта вечером покупателю в шляпе. Это не значит, что такой продажи не было или не могло бы быть. Просто именно для этого сочетания значений параметров нет данных. И как же в таком случае быть? Вот тут-то и вступает в дело «машинное обучение» или «искусственный интеллект».
Натренированную на данных машину можно попросить предсказать значение прибыли в точке пропуска на графике, то есть в области, для которой данные еще не были получены экспериментальным путем. В нашем случае запрос к машине на предсказание будет звучать так: «Сколько бы заработала компания, если бы продала йогурт покупателю в шляпе вечером?» В ответ компьютер выдаст нам точное число, полученное из имеющихся в распоряжении данных. Это произойдет невзирая на то, что в действительности подобная ситуация еще никогда не случалась. Так компания сэкономит значительные средства на проведении реальных экспериментов с разными типами упаковок йогурта и не только.
Заполнение машиной пропущенных значений на одиннадцатимерном графике отчасти можно сравнить с ремонтом лоскутного одеяла с помощью заплаток. Сначала изучают края дыры, определяют, какой формы заплатка требуется. Затем «пробел» латают. После этого график можно считать более-менее полным. Однако нужно понимать, что если дырки в графике слишком большие, то есть реальных данных очень мало, то предсказания будут неточными. Это как невозможно подобрать нужный лоскут для ремонта, если дыра огромного размера, иначе будет нарушен рисунок. В таком случае, увы, придется покупать новое одеяло. Поэтому никогда не выкидывайте данные, накапливайте их для обучения компьютеров. Чем больше данных, тем меньше потребность в заплатках. А значит, точнее предсказания.
Возможно, иллюстрация с йогуртом показалась кому-то из читателей несколько надуманной. Приведу реальный пример, касающийся больших данных, чтобы доказать, что это совсем не так. Обратимся к открытому соревнованию Concrete compressive strength[3], в рамках которого специалисты по данным должны были определить состав самого твердого бетона. Участникам предоставили частичную информацию, в которой содержались сведения относительно прочности образцов в зависимости от соотношения различных компонентов и параметров. Всего было шестнадцать переменных:
1. Количество цемента.
2. Количество доменного шлака.
3. Количество золы.
4. Количество воды.
