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&lt;p&gt;Google sta finanziando un progetto chiamato Automatic Statistico che si autodefinisce &quot;una intelligenza artificiale per la scienza dei dati&quot;, ha annunciato Marted&amp;igrave;.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Il progetto, che esce dalla Universit&amp;agrave; di Cambridge ed &amp;egrave; ancora nelle sue fasi iniziali, ha lo scopo di automatizzare la selezione, la costruzione e la spiegazione dei modelli di apprendimento della macchina.-.- &lt;br /&gt; In poche parole, Automatic Statistico lavora, cercando in un dataset e quindi determinare quale tipo di modello sarebbe migliore per analizzarla e quali caratteristiche, o variabili, sono i pi&amp;ugrave; forti.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Dopo l'esecuzione del modello, Automatic Statistico restituir&amp;agrave; un rapporto di testo che spiega le sue conclusioni in parole povere - o il pi&amp;ugrave; vicino si pu&amp;ograve; ottenere quando si tratta di statistiche.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt;Homepage del progetto cita ricercatore Google Kevin Murphy, che ha anche scritto &lt;a href=&quot;https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&amp;amp;hl=en&amp;amp;rurl=translate.google.com&amp;amp;tl=it&amp;amp;u=http://googleresearch.blogspot.com/2014/12/automatically-making-sense-of-data.html&amp;amp;usg=ALkJrhjSPL9-1xV4RKn9lqjhDcBceiK70w&quot;&gt;il post sul blog che annuncia il finanziamento di Google&lt;/a&gt; per esso, spiegando la promessa di Automatic Statistico come questo:&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
&lt;blockquote id=&quot;quote-1&quot;&gt;
&lt;p class=&quot;content&quot;&gt;&lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt; Il primo problema &amp;egrave; che gli attuali Machine Learning (ML) metodi richiedono ancora una notevole esperienza umana nella definizione caratteristiche e modelli appropriati.&lt;/span&gt; &lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt; Il secondo problema &amp;egrave; che l'uscita dei metodi attuali, sebbene sia esatta, &amp;egrave; spesso difficile da comprendere, che rende difficile fidarsi.&lt;/span&gt; &lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt; Il progetto &quot;statistico automatico&quot; da Cambridge si propone di affrontare entrambi i problemi, utilizzando strategie di selezione del modello bayesiano per scegliere automaticamente buoni modelli / caratteristiche, e per interpretare l'adattamento conseguente facile da capire modi, in termini di leggibile, generato automaticamente report.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt; Tuttavia, Automatic Statistician non &amp;egrave; il primo tentativo di fornire questo tipo di servizio;&lt;/span&gt; &lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt; ci sono, infatti, stati molteplici tentativi commerciali a fare cose simili.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt;Il confronto pi&amp;ugrave; accurato potrebbe essere quello di uno strumento ormai defunta da macchina startup di apprendimento &lt;a href=&quot;https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&amp;amp;hl=en&amp;amp;rurl=translate.google.com&amp;amp;tl=it&amp;amp;u=http://www.skytree.net/&amp;amp;usg=ALkJrhjYsHnifaBTkArkVAV28pyYEEFPGQ&quot;&gt;Skytree&lt;/a&gt; chiamato Skytree consigliere, che ha anche selezionato automaticamente modelli e report generati testo delle sue conclusioni.&lt;/span&gt; &lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt; Startups compreso &lt;a href=&quot;https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&amp;amp;hl=en&amp;amp;rurl=translate.google.com&amp;amp;tl=it&amp;amp;u=https://gigaom.com/2014/02/18/beyondcore-raises-9m-to-automate-data-analysis/&amp;amp;usg=ALkJrhgU9_G4fQLYK8rVgFghQBD1K3MUrg&quot;&gt;BeyondCore&lt;/a&gt; , &lt;a href=&quot;https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&amp;amp;hl=en&amp;amp;rurl=translate.google.com&amp;amp;tl=it&amp;amp;u=https://gigaom.com/2013/10/23/nutonian-raises-4m-to-extract-laws-of-physics-from-your-data/&amp;amp;usg=ALkJrhix5ndT8yfl_H1GyKPtPcLc0ZfPCQ&quot;&gt;Nutonian&lt;/a&gt; e persino &lt;a href=&quot;https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&amp;amp;hl=en&amp;amp;rurl=translate.google.com&amp;amp;tl=it&amp;amp;u=https://gigaom.com/2013/07/16/machine-learning-startup-ayasdi-raises-30-6m-series-b-round/&amp;amp;usg=ALkJrhjAqJ2BPa6Kx5PNRuz84Ug77SW9Xg&quot;&gt;Ayasdi&lt;/a&gt; sono tutti promettenti vari gradi di questa funzionalit&amp;agrave;, pure.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt; Come sexy come lo &amp;egrave; parlare di automatizzare il lavoro scienziato dati, per&amp;ograve;, &amp;egrave; un po 'presto per suggerire alcun software eliminer&amp;agrave; la necessit&amp;agrave; di tali dipendenti in qualunque momento presto.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;span class=&quot;notranslate&quot;&gt; Anche se progetti come automatico Statistico o strumenti commerciali possono rendere possibile relativi laici per i modelli di apprendimento automatico e modelli scoprire, questo &amp;egrave; solo un passo o due verso il basso &lt;a href=&quot;https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&amp;amp;hl=en&amp;amp;rurl=translate.google.com&amp;amp;tl=it&amp;amp;u=https://gigaom.com/2013/04/16/how-to-hire-data-scientists-and-get-hired-as-one/&amp;amp;usg=ALkJrhgsRU3f3L4xvYspLwZRFlMNrFjT3w&quot;&gt;ci&amp;ograve; che &amp;egrave; spesso un percorso molto pi&amp;ugrave; lungo&lt;/a&gt; di trasformare intuizioni valore reale o, eventualmente, i prodotti .&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;

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ID: 20274 • Tipo: WPGL • Reg: 2014.12-05 • Mod: 29/07/2026 20:16