Científicos estadounidenses han realizado un gran paso al crear una computadora que predice el futuro. La Data Science Machine ha demostrado resultados inusualmente altos al realizar predicciones precisas, que a su vez superaron la intuición humana en diferentes campos.
El principal problema de las predicciones realizadas por máquinas, basadas en el análisis de datos de gran tamaño, es que requieren de un especialista humano para elegir qué datos son relevantes para el análisis. Sin embargo, especialistas del Instituto Tecnológico de Massachusetts en EE.UU. han dado un gran avance al eliminar la intuición humana por medio de este proceso. Su sistema Data Science Machine ha mostrado resultados impresionantes compitiendo con 906 equipos de expertos en diversos ámbitos, que hacían predicciones basadas en datos brutos.
Según la página del instituto, la supercomputadora superó en precisión de predicciones a 615 equipos. Al mismo tiempo, la maquina cumplió la tarea en 2-12 horas, mientras que los humanos necesitaron meses para hacer esas mismas predicciones. En algunos casos, la precisión de las predicciones de Data Science Machine constituyó del 87% al 96%.
La supercomputadora ha sido eficaz en predecir resultados en diferentes ámbitos. Entre otros, si un estudiante abandonará sus cursos en línea durante los próximos diez días, o cómo será el rendimiento de las plantas de energía eólica en relación a su ubicación y los datos del tiempo. Asimismo, logró predecir si un comprador volvería a comprar algo.
El sorprendente proyecto será presentado en la conferencia IEEE Data Science and Advanced Analytics en París esta semana.
Según la página del instituto, la supercomputadora superó en precisión de predicciones a 615 equipos. Al mismo tiempo, la maquina cumplió la tarea en 2-12 horas, mientras que los humanos necesitaron meses para hacer esas mismas predicciones. En algunos casos, la precisión de las predicciones de Data Science Machine constituyó del 87% al 96%.
La supercomputadora ha sido eficaz en predecir resultados en diferentes ámbitos. Entre otros, si un estudiante abandonará sus cursos en línea durante los próximos diez días, o cómo será el rendimiento de las plantas de energía eólica en relación a su ubicación y los datos del tiempo. Asimismo, logró predecir si un comprador volvería a comprar algo.
El sorprendente proyecto será presentado en la conferencia IEEE Data Science and Advanced Analytics en París esta semana.
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