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国防総省高等研究計画局（DARPA）は金曜日にデータ駆動型モデル発見（D3M）の発表を発表しました。これは非専門家がそれが「データ科学の専門知識のギャップ」と呼ぶものを橋渡しすることによって助ける機械学習をする人々。 DARPAはそれを「仮想データ科学者」アシスタントと呼んでいます。
現在、データ科学者が不足しており、より多くのデータ駆動型ソリューションに対する需要がこれまで以上に高まっているため、このソフトウェアは二重に重要です。 DARPAによると、専門家は、2016年に世界中で14万人から19万人のデータ科学者が不足しており、今後数年間で不足分が増えると予測しています。
たとえば、マンハッタンのダウンタウンでの天気、学校、場所、犯罪要因の違いが乗車共有サービスの混雑にどのように影響するかのモデルを構築するために、NYUの学生チームは90か月以上の作業時間を費やしました。モデルDARPAは常にこのような問題を目にしており、D3Mプログラムは将来このようなモデルを作るために必要な時間と専門知識を劇的に減らすためにそれを構築するよう努めます。
DARPAのInformation InnovationのプログラムマネージャであるWade Shenは、次のように述べています。「今日の経験的モデルの構築は主に手作業で行われ、データ専門家は天気や交通などの確率要素をモデルに変換できます。オフィス「私たちは、データサイエンスの特定の側面を自動化すること、具体的には前の例から新しいモデルを構築する方法を機械に学習させることが可能であると考えています。」
防衛機関として、もちろんDARPAはまた、このA.Iをどのように検討しています。戦場に影響を与え、より多くの命を救うことができます。
GoogleはすでにそのA.I.を使用していますアルファベットのSidewalk Labsと米国運輸省のSmart City Challengeとの提携など、同様のタスクを実行すること。これは、データ収集インフラストラクチャを使用して、混雑した都市での渋滞や駐車を容易にすることを目的としています。
データサイエンティストと非専門家の小さなチームが機械学習モデルを使用して社会の問題を特定できるようになると、データを分析して実際にソリューションを実装する時間が長くなります。
「センサーからのデータやオープンソースからのデータが増えれば、トラフィックから敵対的な勢力の振る舞いまで、すべてを理解することがますます可能になります」とシェン氏は言います。 「D3Mがモデル開発の基本を処理し、人々が新しい方法でデータを調べるために人間の知性を応用できるようになり、以前には明らかではなかった解決策や可能性を想像することができるようになります。」