京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析 人工智能或将取代人类直觉
据国外媒体报道,研究人员认为,电脑不久便会在很多领域取代人类直觉。麻省理工学院研发了一项新系统,而该系统在几次竞赛中表现得比最聪明的人还要出色。麻省理工学院的研究人员设计了一款大数据分析系统。该系统的目的是,在寻找数据背后隐藏的规律时,可以起到替代人类直觉的作用。
该系统名为“数据科学机”(Data Science Machine),和人类选手一起参加了三次数据科学竞赛,并且在三次竞赛中都获得了出色的成绩。在这三次竞赛中,数据科学机的预测准确率分别为最终获胜者的94%、96%和87%,在共906支参赛队伍中,这一成绩超过了615支队伍。
“我们将数据科学机视作对人类智慧的天然补充,”麦克斯·坎特(Max Kanter)说道。正是他的硕士论文为该机器提供了理论基础。
“有太多太多的数据需要进行分析,但目前并没有得到我们的充分利用。因此,我们或许应当找出某种解决方案,就算实际解决不了什么问题,至少也能让我们行动起来。
数据科学机能够以“非人”的速度完成其预测计算,每次提交答案所需时间仅为2小时到12小时之间,而人类参赛队伍则需要工作数月时间,才能完成相应的计算。卡尔安·维拉马沙纳尼(Kalyan Veeramachaneni)是坎特的论文导师及麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的一名研究科学家,他和坎特共同参与了这项研究。
在选择具有某种特征的数据进行分析时,往往要用到人类的直觉。而这两名研究人员的研究结果便是,让机器来做这个决定,即扮演起人类直觉的角色。“在为工业解决了大量数据科学问题之后,我们从自身经验中观察发现,这其中有着至关重要的一步,叫做特征工程。”
数据科学机运用多种指标,寻找数据库中、数据结构关系间的相关性,该机器可以利用这些指标在数据库中进行部署工作,并找到这些数字的平均数。在这一过程中,该机器还会寻找分类数据,即处在某一范围之内的数据,例如一周之中的某几天等。
通过与麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的其他研究人员的合作,维拉马沙纳尼成功地将机器学习技术运用于解决实际问题之中,例如,预测有哪些学生会翘掉在线课程。
他表示,制造数据特征是该过程中极其重要的一步。“首先你得确定需要从数据库中提取出哪些变量,而为此你可能会有许多不同的想法。”
“数据科学机本身就是一项令人难以置信的伟大项目,因为它成功地将尖端研究成功运用到解决实际问题中去,提供了一种全新的看待该问题的方式。”哈佛大学的一名计算机科学教授马戈·塞尔策(Margo Seltzer)说道。“我认为,他们所做的一切很快就会变成行业标准。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31