碼農的逆襲！掌握它，你將走上人生巔峯！

經濟活動上那種預先推測你買不買某某家當品的大數值剖析，經常需求倚賴電腦和人的並肩協做。電腦的算法十分先進，能夠迅速算出數碼，找到有用的標準樣式；而程序設計師在這那裏面的效用則是設置參變量、剖析最後結果。但近來兩位麻省理工學校（MIT）的研討擔任職務的人發明了一個算法，它能夠絕對不遵從賴於人類獨立運做。

麻省理工學校計算機科學專業的研討生Max Kanter和他的導師Kalyan Veeramachaneni，構想出了 「數值科學機器（Data Science Machine）」算法。在施行數值剖析時，它能夠大概近乎人類的「直覺」。這種算法能夠使用第1手數值樹立板型，預先推測五花八門的事情情況，譬如某某學生是否有掛科的有可能性，仍是某位主顧是否會變成回頭客等。 這兩位研討擔任職務的人稱，跟與人類協做相形，這種算法的速度更快，而且正確性更高。

爲了測試這種算法系統原形，兩位研討擔任職務的人讓「數值科學機器」跟人類團隊施行了3場數值比賽。 當然在不論什麼一場競賽中，這種算法都沒有得到超高分數，不過它卻擊敗了906私人類團隊中的615個團隊。在那裏面的兩場競賽中，這種算法所樹立的板型很是準確度做別達到94百分之百和96百分之百。而且，人類團隊需求好幾個月來樹立預先推測算法，而「數值科學機器」只消2到12個鐘頭便可完成。

Kanter和Veeramachaneni並不將這種算法看做是人類智力的接替物，但它們認識到，這種算法有幫助於幫忙人類剖析極大繁雜的數值，能夠減損人的勞力耗費。同時，對以用戶爲核心的預設來講，這種算法是一種十分關緊的工具。假如它能夠利用較少的人的勞力，在瞬息間內計算處置數量多數值，它還能夠幫忙公司更好地理解主顧及它們的將來行徑。以資爲基礎，公司就能作出更好的產品預設了。

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