Les chercheurs spatiaux se détournent du ciel pour vous aider à décider quoi porter, quoi regarder et quoi écouter. Mais les données en étoile et les données du magasin Stitch Fix sont traitées à l'aide de l'apprentissage automatique.
Stitch Fix est l'une des entreprises qui utilisent la physique pour mieux comprendre tous les problèmes de style de ses clients.Chris Moody connaît de première main l'univers. En tant qu'astrophysicien, il a fait des simulations de galaxies, simulé sur des superordinateurs l'expansion de l'Univers et des collisions de galaxies. Un soir, peu de temps après avoir soutenu un doctorat à l'Université de Californie à Santa Cruz, il a rencontré un groupe d'autres astrophysiciens pour un verre de bière. Mais cette nuit-là, aucun d'entre eux n'a parlé de galaxies. Ils ont parlé de mode.
Quelques amis de Moody's, des astrophysiciens, avaient récemment quitté la science et avaient déménagé chez Stitch Fix, une entreprise de stylisme en ligne qui coûte maintenant 2 milliards de dollars. Moody les a regardés avec surprise. "Ils m'ont demandé: ne trouvez-vous pas cette tâche intéressante?" Dit-il. Et il le pensait vraiment. Cependant, lorsque ses amis, en utilisant des expressions telles que «modèles bayésiens» ou «espace de Poincaré», ont décrit en détail leur travail consistant à prédire quel type de vêtements un client pourrait aimer, cela ressemblait étrangement au travail qu'il faisait. pour le doctorat. Il a constaté qu'une évaluation quantitative du style «s'est avérée être une analogie très étroite avec la théorie générale de la relativité».
Quatre ans se sont écoulés et maintenant Moody travaille également pour Stitch Fix. Il fait partie d'un groupe de déserteurs de l'astrophysique qui grandit progressivement et qui a cessé d'explorer l'espace et a commencé à créer des algorithmes de recommandation et des modèles de données pour l'industrie technologique. Ils sont membres d'équipes de science des données dans des sociétés telles que Netflix, Spotify et Google. Et même dans les universités d'élite, de moins en moins d'astrophysiciens, après avoir soutenu un doctorat, restent dans le milieu universitaire. De plus en plus de ces personnes sont envoyées dans la Silicon Valley.
Pour comprendre que les astrophysiciens sont attirés par les startups impliquées dans les produits de consommation, rappelons la récente montée de l'intérêt pour le machine learning (MO). Les astrophysiciens qui traitent d'énormes quantités de données collectées par de puissants télescopes regardant vers le ciel utilisent depuis longtemps des modèles MO, «enseignant» aux ordinateurs à effectuer des tâches basées sur les exemples fournis. Dites à l'ordinateur ce que vous devez trouver sur une photo de l'espace intergalactique, et il pourra le faire pour les 30 millions de photos restantes, puis commencer à faire des prédictions. Cependant, MO peut également être utilisé pour prédire le comportement des utilisateurs, et en 2012, les entreprises ont commencé à recruter des personnes qui savaient comment appliquer cette méthode.
Aujourd'hui, MO est au cœur de presque tout, des boîtes à vêtements dans Stitch Fix aux recommandations de films personnalisées sur Netflix. Comment Spotify parvient-il à prédire les chansons qui vous surprendront et vous raviront si parfaitement sur des listes personnalisées hebdomadaires? Cela fonctionne avec l'apprentissage automatique. Et bien que l'OM forme déjà son propre domaine de recherche, puisque les scientifiques de domaines tels que l'astrophysique travaillent avec de tels modèles depuis de nombreuses années, ils constituent des candidats idéaux pour remplir des équipes travaillant avec la science des données.
«Nous étions déjà engagés dans le Big Data, avant même que le Big Data ne devienne un domaine séparé», a déclaré Sudip Das, ancien astrophysicien de Netflix.
Das a défendu son doctorat à Princeton en examinant le rayonnement relique - rayonnement électromagnétique laissé par le Big Bang [
plus précisément, il a été formé 380 000 ans après le Big Bang lorsque les «âges sombres» ont pris fin / env. perev. ]. Après cela, il a étudié les données obtenues par le télescope cosmologique d'Atacama au Chili pendant plusieurs années. Le télescope a collecté chaque nuit environ un téraoctet de données spatiales, et dans cet immense éventail de données, Das a découvert un signal astrophysique insaisissable. Ce fut une récompense rare pour des années de travail minutieux. Cette découverte a attiré l'attention de l'Université du Michigan, où on lui a offert le poste de professeur adjoint.
Cependant, Das a refusé et a plutôt déménagé dans la Silicon Valley - d'abord pour travailler en tant que spécialiste des données chez Beats Music, puis chez OpenTable, et maintenant chez Netflix.
Peu de facteurs ont influencé la décision de quitter le monde scientifique: le salaire est plus élevé et le travail plus riche. «Il y a des obstacles à devenir membre à temps plein de l'institut», dit-il. Et dans la région de la baie de San Francisco, ni lui ni sa femme - également astrophysicienne - n'avaient à s'inquiéter de trouver un emploi. Cependant, une vraie surprise pour lui était que le travail dans les entreprises technologiques était vraiment intéressant. Il a rencontré à Beats "des personnes partageant les mêmes idées et travaillant sur des tâches de complexité intellectuelle similaire". Les mathématiques sont les mêmes, l'application est différente.
Das remarque comment de plus en plus de physiciens changent la part importante du scientifique - où vous pouvez faire le travail financier précaire d'un postdoc pendant dix ans - pour un travail facile et bien rémunéré dans les entreprises technologiques. «De tous mes camarades de classe qui ont défendu leur doctorat à Princeton, seuls deux ne sont pas entrés dans des sociétés commerciales», dit-il. "Pour y rester, vous devez être un scientifique dans l'âme."
Ce big bang a conquis toute l'industrie. «Les astrophysiciens sont notre groupe numéro un», explique Eric Colson, chef émérite spécialiste des algorithmes chez Stitch Fix. «La plupart des gens ont un doctorat dans le domaine du travail avec des données numériques, mais si vous construisez un graphique, je pense que les astrophysiciens passeront en premier. Ils enseignent très bien les mathématiques - de nombreux physiciens connaissent mieux les mathématiques que les mathématiciens. Ils enseignent également bien la programmation. Ils connaissent mieux l'informatique que la plupart des informaticiens. »
Moody, qui a rejoint l'équipe de Colson en 2015, a dirigé les connaissances acquises en travaillant dans le domaine de l'astrophysique pour résoudre des problèmes tels que le marquage du «style caché» du client - un goût personnel unique dans les vêtements. Stitch Fix ne demande pas aux clients de définir leur style à l'aide de certaines étiquettes courantes. Il recueille des données sur les préférences des gens pour le shopping et avec des outils comme Style Shuffle - une sorte d'amadou de vêtements, où les gens peuvent indiquer s'ils aiment ou n'aiment pas certaines choses. Après la collecte, toutes ces données forment un «espace de style» - une carte de tout ce que les clients aiment et de la façon dont ces éléments sont liés les uns aux autres. Moody et l'équipe utilisent ce modèle pour prédire ce que le client pourrait aimer d'autre. L'algorithme peut conclure que si vous aimez les perles épaisses, vous pouvez également aimer les perles - de la même manière, les algorithmes Netflix suggèrent que vous voudrez peut-être regarder une autre comédie avec une femme dans le rôle principal.
Moody dit que ces tâches ne sont pas si différentes de celles avec lesquelles il a travaillé pendant son doctorat. Carte de style cachée? «C'est l'espace Poincaré. C'est ce qu'Einstein a utilisé pour décrire les espaces relativistes », explique Moody.
D'autres principes physiques sont impliqués dans la compréhension du style caché. L'équipe de Moody utilise une chose comme
la décomposition spectrale d'une matrice , un concept d'algèbre linéaire pour séparer les «notes» individuelles dans un style individuel - quelque chose comme «tirer une corde de guitare et écouter quelques notes». Un client peut aimer les choses féminines, mais plus décontractées que les choses professionnelles. Le style de chaque personne a de nombreux points de données - peu de personnes peuvent être attribuées à des styles clairement définis - et Moody dit qu'avec l'aide de la physique, son équipe comprend mieux toutes les complexités de l'attitude d'un client envers le style.
«Aucun de ceux qui étudient la physique ne fera de vêtements, mais il s'avère que ce domaine est incroyablement riche», explique Moody. "C'est incroyable d'essayer de penser au style personnel d'une personne d'un point de vue scientifique."
Colson dit que de nombreux astrophysiciens de son équipe sont attirés par l'entreprise «en raison des résultats visibles que l'on trouve rarement en science théorique». Ici, ils peuvent envoyer une chose en production et voir les résultats. » Lorsque Moody fait tout correctement, Stitch Fix est plus susceptible d'offrir aux clients ce qu'ils aiment - et son équipe peut suivre et améliorer cette métrique au quotidien.
Dans le monde scientifique, les astrophysiciens peuvent se battre sur la même tâche pendant des années. Et bon nombre des problèmes les plus intéressants ont déjà été résolus, explique Amber Roberts, ancien ingénieur en apprentissage automatique et astrophysicien, et maintenant employé chez Insight Data Science, qui aide les scientifiques à entrer dans l'industrie. «Nous avons appris la taille de l'univers. Nous avons mesuré la vitesse de la lumière. Nous avons trouvé des pulsars. Nous avons trouvé des trous noirs », dit-elle. - Beaucoup de ces découvertes majeures, par exemple une compréhension des principes de l'espace-temps ou de la distorsion gravitationnelle, ont intéressé les gens à l'exploration spatiale et à la cosmologie. Cependant, ce que vous faites vraiment, c'est étendre une très petite fraction du domaine de la connaissance, et pendant trois ans, travailler à la rédaction d'un article scientifique qui intéressera une douzaine de personnes à travers le monde. »
Das, un astrophysicien de Netflix, dit qu'il est difficile de renoncer à la romance entourant l'exploration de l'univers. "Quand j'explique ce qui arrive à mes parents, ils disent: Vous avez fait des choses tellement géniales avec l'Univers, et maintenant vous recommandez des films aux gens!" - dit Das. Cependant, il convient que son travail de routine est davantage lié à des problèmes techniques, tels que "essayer de réduire l'erreur de mesure du paramètre de 50% à 5%", au lieu d'explorer l'univers.
Dans Netflix, le travail technique ressemble à ceci. Mais quand il pense à ce qu'il fait vraiment au travail - il réunit des gens du monde entier avec des films et des histoires qui les aideront à mieux se comprendre - il ne ressent pas moins de satisfaction de sa contribution que lorsqu'il travaillait comme astrophysicien. «C'est comme explorer un autre univers», explique Das. "L'univers des êtres humains."