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
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07