Ein Algorithmus MIT bieten bessere menschlichen Intuition als Menschen


Computer haben den Ruf, in der Lage, durch Zahlen mit begrenzten Intuition churn. Nun, hat jedoch ein Algorithmus entwickelt von Forschern am MIT, vorausschauende Muster in unbekannte Daten zu finden besser als zwei Drittel der menschlichen Teams durchgeführt.

Die Forscher vom MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, versuchen, nehmen etwas von der Belastung aus der Analyse großen Datenmengen durch die Schaffung von Algorithmen, die interessante Features versteckt in riesigen Pools von Figuren identifizieren können. Sie geben Beispiele wie diese, zum Beispiel:

In einer Datenbank mit sagen, der Anfang und das Ende Termine verschiedener Verkaufsförderung und wöchentliche Gewinne, die entscheidenden Daten möglicherweise nicht die Daten selbst, sondern die Spannen zwischen ihnen, oder nicht die Summe profitiert aber die Mittelwerte über die Spannweiten.

Diese Art der Erkenntnis Spotting ist für den Menschen viel einfacher als es für Computer ist, und es ist, was das Team versucht hat, einen Algorithmus zu erreichen. Das Ergebnis ist ein Stück Software, dass sie Daten Wissenschaft Gerät rufen, und um es zu testen sie betraten einen Prototyp in einer Reihe von Daten-Wissenschaft-Wettbewerben, wo es gegen menschliche Teams prädiktive Handlungsmustern der unbekannten Datensätzen ausgespielt wurde.

Es hat ziemlich gut.

In den drei Wettbewerben in ihrer Gesamtheit gelang es, 615 906 menschliche Teams zu schlagen. Und in zwei der drei Wettbewerbe, seine Vorhersagen waren 94 bis 96 Prozent so genau wie die Gewinner-Teams (in der dritten, es nur geschafft, 87 Prozent so genau wie die Gewinner sein). Aber MIT News weist darauf hin, die menschliche Teams verbrachte Tage, Wochen, oder in einigen Fällen Monate ihre Schlussfolgerungen; Daten Wissenschaft Maschine dauerte höchstens zwischen 2 bis 12 Stunden. Ihre Ergebnisse sollen nächste Woche auf der IEEE International Conference on Data Science und Advanced Analytics vorgestellt werden, aber bereits lesen Sie ihre Zeitung online.

Der Algorithmus verwendet einige Tricks, um die Fähigkeiten der Menschen zu replizieren. Zunächst nutzt es die Struktur der Datenbanken, die es analysiert um eine verwirrende Vielfalt von neuen Metriken für den Vergleich zu erstellen, die und führt dann eine Reihe von unterschiedlichen Berechnungen, Korrelationen zwischen diesen neuen Metriken zu finden. Es lohnt sich auch besondere Aufmerksamkeit auf kategoriale Daten – wie ein Name des Monats oder einen Markennamen — und dann Studium der Beziehungen zwischen neuen Metriken und diese Kategorien.

Es ist, zwar unwahrscheinlich, dass solche Algorithmen als Ersatz für menschliche Intuition werden werden scheint es plausibel, dass sie helfen könnten, die Analyse der großen Pools von Daten ein wenig schneller machen. "Es gibt so vielen draußen zu analysierenden, Daten", erklärt Max Kanter Hauptautoren der Forschung Papier, in einer Pressemitteilung. "Und gerade jetzt ist es nur dort sitzen nichts zu tun." Vielleicht können wir kommen mit einer Lösung, die zumindest uns begann darauf erhalten, mindestens bekommen Sie uns in Bewegung."

[MIT über Quarz]

Bild von r2hox unter Creative Commons Lizenz

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