Click Accept pentru a primi notificări cu cele mai importante știri!
De obicei presupunem că oamenii sunt singurii în măsură să înţeleagă cel mai bine comportamentul semenilor lor, însă un nou studiu realizat în cadrul Institutului Tehnologic din Massachusetts (MIT) indică faptul că un algoritm poate prevedea cu mai mare precizie şi mai rapid acest comportament decât am putea să o facem noi, conform unui material publicat de qz.com.
Max Kanter, un student masterand în cibernetică la MIT şi profesorul său, Kalyan Veeramachaneni, au creat Data Science Machine, un algoritm care caută modele de comportament şi alege ce variabile sunt mai relevante pentru fiecare subiect uman în parte. Studiul celor doi va fi prezentat în cursul acestei săptămâni în cadrul conferinţei IEEE Data Science and Advanced Analytics, la Paris.
Programele de calculator care analizează date sunt comune, însă de obicei oamenii sunt cei care trebuie să aleagă care dintre variabile sunt relevante pentru analiză.
Acest algoritm a fost testat în competiţie cu 906 echipe formate din voluntari. În trei competiţii algoritmul a avut rezultate mai bune decât 615 dintre cele 906 echipe formate din voluntari. Iar dacă membrii echipelor au lucrat mai multe luni la algoritmii lor predictivi, calculatorul a avut nevoie de doar 2 până la 12 ore pentru analiza şi formularea predicţiilor.
Spre exemplu, într-una dintre competiţii, echipele de voluntari au trebuit să prezică dacă anumiţi studenţi vor renunţa la un curs în următoarele 10 zile, pornind de la interacţiunile dintre aceştia şi resursele disponibile la un curs online. Factorii care trebuiau avuţi în vedere au fost numeroşi. Echipele au monitorizat cât de târziu predau studenţii seturile de probleme primite la curs sau dacă îşi rezervau timp pentru a citi notele de curs.
În schimb, conform studiului MIT, cei mai importanţi factori au fost alţii. Cu cât timp înainte de termenul limită să apucau studenţii să rezolve setul de probleme şi cât de mult timp au stat aceştia pe site-ul cursului. Data Science Machine s-a dovedit mai bună la acest test decât echipele de voluntari.
Celelalte două teste au fost, de asemenea, dominate de algoritmul Data Science Machine. Într-unul dintre ele participanţilor li s-a cerut să prevadă dacă un proiect lansat printr-o campanie de strângere de fonduri va fi considerat "interesant", iar în celălalt test participanţii trebuiau să determine dacă un anumit client al unui magazin va deveni sau nu client regulat. AGERPRES
