DARPA, A.I.를 통해 "가상 데이터 과학자"보조원 구축

국방부 고등 연구 계획국 (DARPA)은 비 전문가들이 인공 조력자가 도움을줌으로써 "데이터 - 과학 전문 기술 격차"라고 부르는 것을 연결하는 것을 목표로하는 D3M (Data-Driven Discovery of Models)의 출시를 금요일에 발표했다. 기계 학습을하는 사람들. DARPA는 이것을 "가상 데이터 과학자"조수라고 부릅니다.

이 소프트웨어는 현재 데이터 과학자가 부족하고 더 많은 데이터 중심 솔루션을 위해 그 어느 때보 다 더 많은 수요가 있기 때문에 중요합니다. DARPA에 따르면 전문가들은 전 세계적으로 14 만에서 19 만 명의 데이터 과학자들의 2016 개의 적자를 예측하고 향후 수년간 부족한 부분을 증가시킬 것이라고 말했습니다.

예를 들어, 다른 날씨, 학교, 위치 및 범죄 요인이 맨해튼 시내의 승강장 공유 서비스에 대한 혼잡에 어떤 영향을 미치는지에 대한 모델을 구성하기 위해 NYU 학생 팀이 90 개월 이상의 근무 시간을 모델. DARPA는 항상 이와 같은 문제를보고 있으며, D3M 프로그램은 미래에 이와 같은 모델을 만드는 데 필요한 시간과 전문 지식을 크게 줄이기 위해 D3M 프로그램을 구성하려고 노력할 것입니다.

DARPA의 정보 혁신 프로그램 매니저 인 Wade Shen은 "경험적 모델의 구축은 주로 수동 프로세스로 이루어지며 데이터 전문가는 날씨와 트래픽과 같은 확률적인 요소를 엔지니어와 과학자가 질문 할 수있는 모델로 변환해야합니다. 사무실. "우리는 데이터 과학의 특정 측면을 자동화 할 수 있다고 믿습니다. 특히 기계가 이전 모델에서 새로운 모델을 만드는 방법을 배우도록하십시오."

물론 국방성 기관으로서 DARPA는이 A.I. 전장에 영향을 미치고 더 많은 생명을 구할 수 있습니다.

Google은 이미 A.I.을 사용하고 있습니다. Alphabet 's Sidewalk Labs와 미국 교통부의 스마트 시티 챌린지 (Smart City Challenge)와의 제휴와 같은 유사한 작업을 수행 할 수 있습니다. 스마트 시티 챌린지 (Smart City Challenge)는 데이터 수집 인프라를 사용하여 도시 모집과 주차를 용이하게하는 데 목적이 있습니다.

소규모 팀의 데이터 과학자와 비 전문가가 기계 학습 모델을 사용하여 사회의 문제를 파악할 수있는 경우 데이터 분석을 통해 실제로 솔루션을 구현하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다.

"센서 및 오픈 소스의 데이터 증가로 트래픽에서부터 적대적인 행동에 이르기까지 모든 것을 이해하는 우리의 능력이 점점 더 커지고 있습니다." "D3M은 모델 개발의 기초를 다룰 것이며, 사람들은 새로운 방법으로 데이터를보고 자신의 인간 정보를 적용 할 수 있으며, 이전에는 분명하지도 않고 상상할 수도없는 해결책과 가능성을 상상할 수 있기를 희망합니다."