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DARPA希望在机器学习中进行巨大的进步

美国国防部的研发臂正在提供资金项目,这将简化建筑模型的大规模复杂任务为机器学习应用。

模型是机器学习的基本部分。与算法类似,他们帮助教导计算机,例如,识别照片中的猫,从历史数据预测天气或从合法的电子邮件中排序垃圾邮件。

但是写模型需要时间并需要很多技能。通常,数据科学家,主题专家和软件工程师都必须聚集在一起开发模型。

当纽约大学的研究人员想要为城市进行模型模型时,数据科学家们花了60多个月的工作,以准备使用的数据,并额外30人来发展模型。

国防高级研究项目(DARPA)希望改变这一点。

它提出了对“自动模型发现系统”的研究,这将允许一个主题专家没有数据科学专业知识来创建模型。

国防部(国防部)认为机器学习潜力巨大潜力,特别是随着开放源数据的数量延续一年以后增加。

DARPA表示,它设想帮助决策者预测行为的模型,例如在冲突期间的敌军的运动,以及诸如天气和交通的环境。它甚至可以习惯于在国防部内最佳地名的地方。

驾驶项目不仅仅需要节省时间和金钱。DARPA引用了这种全世界今年可以缩短最多180,000个数据科学家,并且在未来几年内缺口可能会变得更糟。

模型(D3M)项目的数据驱动的发现将在两个阶段进行24个月。可以在美联储的Biz Opps网站上找到更多详细信息。

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