# [МУЗЫКА] Я занимался машинным обучением достаточно долго и сейчас очень подходящее время, чтобы им заниматься потому что мы видим реальный эффект от него. Но я пришёл к машинному обучению не так. Если бы вы поговорили со мной
всего несколько лет назад то, что я думал о машинном обучении
тогда, весьма отличалось. Вы начинали с каких-то наборов данных Вы скармливали эти данные некоторому волшебному алгоритму затем я просто показывал, что моя кривая была лучше, чем у кого бы то ни было и в итоге я писал статью для
конференции по машинному обучению. И так я тогда думал о машинном обучении. Но это не то почему я пришёл На самом деле, почему я пришёл в машинное обучение? Когда я был ребёнком, я читал много книг. Много научной фантастики. Знаете, я очень хотел создавать роботов,
которые были бы на самом деле умными которые бы размышляли о мире делали бы выводы. Сегодня это называется интеллектуальными приложенями. И очень здорово, что сейчас мы видим сильное влияние интеллектуальных приложений, созданных с помощью машинного обучения. Если вы посмотрите на успешные компании США и Европы компании, которые называют разрушителями, пришли на рынок и полностью его изменили. Часто их конкурентным преимуществом являются интеллектуальные приложения, использующими машинное обучение как свою основу. Например, в своё время Amazon захватил потребительский рынок добавив рекомендации товаров на сайт. Мы видели как Google обрушил рынок
рекламы, таргетируя рекламу с помощью машинного обучения, предсказывая на какие объявления люди кликнут. Мы видели Netflix, компанию,
которая начинала с проката DVD и в итоге изменила то, 
как смотрят фильмы сейчас. Мы больше не ходим в магазины
и не берём фильмы напрокат. Мы идём в Интернет и смотрим фильмы онлайн. Netflix реально изменила это. И ядром их системы явилась система рекомендаций, которая позволяет находить фильмы, которые мне понравятся,
из многих многих многих тысяч фильмов, 
которые есть в их библиотеке. Появились компании, такие как Pandora, со своей рекомендательной системой,
где я нахожу музыку, которая мне понравится. И я нахожу подборки музыки, которые подходят для утра, когда я ещё сонный и для вечера, когда я собираюсь спать и хочу слышать совсем другую музыку. И они находят хорошую музыку для каждого. Вы видите это во многих местах,
в самых разных отраслях Facebook показывает людей, с которыми я могу захотеть общаться. Появились даже компании, такие как Uber,
полностью поменявшие рынок такси позволив людям легко находить свободные такси за считанные секунды. Во всех этих примерах машинное обучение явилось одной из ключевых технологий технологией, которая сделала продукты и сервисы компаний особыми. И в этой специализации мы собираемся обсудить все аспекты машинного обучения и подготовить вас к созданию подобных интеллектуальных приложений. Мы увидим конвеер снова и снова и снова, когда мы начинаем с данных,
используем машинное обучение которе позволяет проанализировать данные новым способом. А этот анализ даст вам полезные сведения. Например, позволит вам понять, что скорее всего купить пользователь прямо сейчас. И взяв этот контейнер за основу,
попробовав его с самыми разными настройками с самыми разными приложениями и алгоритмами, но при этом чётко понимая как всё это связано вместе, вы сможете создавать умные интеллектуальные приложения самостоятельно. # [МУЗЫКА]