• ранний выход на пенсию уменьшает ожидаемую продолжительность жизни;
• люди, которых на сайтах знакомств чаще отмечают как привлекательных, вызывают меньше интереса;
• большинство фанатов Рианны по своим политическим убеждениям – демократы;
• вегетарианцы реже пропускают авиарейсы;
• количество преступлений на местном уровне увеличивается после публичных спортивных мероприятий.
Машинное обучение опирается на подобные знания, чтобы совершенствовать прогнозные возможности систем через процесс обработки больших объемов данных по методу проб и ошибок, уходящий корнями в статистику и компьютерную науку.
Я знал, что вы это сделаете
Располагая такими возможностями, что мы хотели бы спрогнозировать? Фактически все, что делает человек, стоит того, чтобы стать предметом прогнозирования, – а именно то, как мы потребляем, думаем, работаем, уходим, голосуем, любим, воспроизводим потомство, разводимся, создаем проблемы, обманываем, воруем, убиваем или умираем. Давайте рассмотрим некоторые примеры[2].
Потребление
• Голливудские киностудии, принимая решение о производстве фильмов, прогнозируют их успех.
• Американский сервис Netflix заплатил $1 млн группе ученых, которым удалось лучше других усовершенствовать способность его системы рекомендаций прогнозировать, какие фильмы должны понравиться его пользователям.
• Австралийская энергетическая компания Energex прогнозирует спрос на электроэнергию для принятия решений о том, где строить собственные электросети, а компания Con Edison – возможные сбои системы в случае повышения уровня энергопотребления.
• Уолл-стрит прогнозирует цены акций, наблюдая за их движением под влиянием динамики спроса. Такие фирмы, как AlphaGenius и Derwent Capital, управляют торговыми операциями своих хедж-фондов, отслеживая тренды и настроения широкой общественности через посты на Twitter.
• Компании – от гиганта U. S. Bank до небольших фирм, таких как Harbor Sweets (производитель сладостей) и Vermont Country Store («классические продукты высокого качества, которые трудно найти»), – прогнозируют, какие клиенты будут покупать их продукцию, чтобы нацелить на них свои маркетинговые усилия. Эти прогнозы диктуют распределение драгоценных маркетинговых бюджетов. Некоторые компании в буквальном смысле прогнозируют даже то, как наилучшим образом повлиять на вас, чтобы заставить покупать еще больше (эта тема рассматривается в главе 7).
• Прогнозирование определяет и то, какие купоны вы получаете в кассе супермаркетов. Британский розничный гигант Tesco, третья по величине сеть продуктовых магазинов в мире, прогнозирует эффективность этого целевого маркетинга и ежегодно распределяет более 100 млн персонализированных скидочных купонов в 13 странах мира. Благодаря прогнозированию уровень использования купонов вырос в 3,6 раза по сравнению с предыдущими программами. Аналогичным