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
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13