Machine Learning с каждым днём становится всё больше. Кажется, что любая компания, у которой есть хотя бы пять сотрудников, хочет себе разработать или купить решение на машинном обучении. Считать овец, считать свёклу, считать покупателей, считать товар. Либо прогнозировать всё то же самое.


Формула проста: если цена внедрения ниже, чем ты платишь охраннику — ставь управляемый шлагбаум. Потери от бездельников выше стоимости внедрения биометрической системы учёта времени — внедряй. «Эксперт» берёт взятки за контроль качества продукта? Продублируй его системой контроля качества.

Далеко не всегда можно оценить стоимость разработки. Но зачастую хватает даже порядка, чтобы начать работы и привлечь инвесторов.

Но статья, скорее, не про это. Статья про специалистов по машинному обучению. Про бум специальности, про то, какие люди начинают приходить, как из единого, общего массива специалистов начинают вырисовываться профессии, про то, как сейчас решать ML-задачи.

В предыдущей части были сформулированы требования к процедуре универсального обобщения. Одно из требований гласило, что результат обобщения должен не просто содержать набор понятий, кроме этого полученные понятия обязаны формировать некое пространство, в котором сохраняются представление о том, как полученные понятия соотносятся между собой.

Если рассматривать понятия как «точечные» объекты, то такую структуру можно отчасти описать матрицей взаимных расстояний и представить в виде взвешенного графа, где вершины — это понятия, а каждому ребру сопоставлено число, соответствующее расстоянию между понятиями, которые это ребро соединяет.

Ситуация несколько усложняется, когда понятия имеют природу множеств (рисунок ниже). Тогда возможны формулировки типа: «понятие C содержит понятия A и B», «понятия A и B различны», «понятия A и B имеют нечто общее». Если положить, что близость определяется в интервале от 0 до 1, то про рисунок слева можно сказать: «близость A и C равна 1, близость B и C равна 1, близость A и B равна 0).