4. Очистив свое доброе имя, я взял ипотечный кредит для покупки квартиры. Было ли это хорошим решением или же мой финансовый консультант должен был предупредить меня, что в скором времени размер моей задолженности может превысить стоимость приобретенной недвижимости?

5. Моя профессиональная жизнь также не отличается стабильностью. Хотя сам бизнес процветает, моя компания всегда сталкивается с риском изменения экономических условий и растущей конкуренцией. Можем ли мы защитить рентабельность, спрогнозировав, какие маркетинговые мероприятия и другие инвестиции принесут отдачу, а какие будут пустой тратой денег?

6. Каждый день я, как и вы, переживаю множество мелких событий, которые определяют мою жизнь. Хороший спам– фильтр оказывает существенное влияние почти на каждый рабочий час. Мы сильно зависим от эффективного поиска в Интернете при решении вопросов, связанных с работой, здоровьем (например, чтобы разобраться со спецификой операций на коленном суставе), домашним ремонтом и т. д. Мы полагаемся на персонализированные рекомендации музыки и фильмов от Pandora и Netflix. Мне интересно, почему после стольких лет все эти компании не изучили меня достаточно хорошо, чтобы посылать мне меньше рекламной макулатуры (и таким образом спасти от вырубки немало деревьев)?

Все эти ситуации важны. От них может зависеть, будет ли успешным или неудачным ваш день, год или вся жизнь. Но что между ними общего?

Все эти проблемы – и многие другие, им подобные, – лучше всего решаются через прогнозирование. Будет ли результат хирургической операции положительным для пациента? Не может ли обращающийся за кредитом человек оказаться мошенником? Не может ли ипотечный кредит стать непосильным бременем для домовладельца? Отреагирует ли клиент на отправленный ему рекламный буклет? Через прогнозирование подобных вещей можно существенно улучшить качество медицинского обслуживания, снизить финансовые риски, свести на нет спам, повысить эффективность борьбы с преступностью и сократить расходы.

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.

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.