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


