DARPA는 기계 학습에서 커다란 진전을 기대하고 있습니다.

미국 국방부의 연구 개발팀은 기계 학습 응용 프로그램을위한 모델 구축의 복잡한 작업을 단순화하는 프로젝트에 자금을 지원하고 있습니다.

모델은 기계 학습의 기본 요소입니다. 알고리즘과 마찬가지로 컴퓨터에서 사진을 찍어 고양이를 식별하고 과거 데이터에서 날씨를 예측하거나 합법적 인 이메일에서 스팸을 분류하도록 도와줍니다.

하지만 모델을 작성하는 데는 많은 시간이 필요하며 많은 기술이 필요합니다. 일반적으로 데이터 과학자, 주제 전문가 및 소프트웨어 엔지니어 모두가 모여 모델을 개발해야합니다.

[추가 정보 : 새 PC에 15 개의 무료로 제공되는 우수한 프로그램이 필요합니다.]

뉴욕 대학교의 연구자가 모델링을 원할 때 도시에 대한 블록 단위의 교통 흐름 데이터를 수집하기 위해 데이터 과학자가 데이터를 준비하는 데 60 인 달이 걸렸고 모델을 개발하는 데 30 인 달이 걸렸습니다.

국방 고급 연구 프로젝트 국 (DARPA)는 그것을 바꾸고 싶어합니다.

데이터 과학 전문 지식이없는 주제 전문가가 모델을 만들 수있는 "자동 모델 탐색 시스템"에 대한 연구를 제안합니다.

국방부는 기계 특히 오픈 소스 데이터의 양이 매년 계속 증가함에 따라 DARPA는 의사 결정자가 충돌 중에 적의 군대 이동과 같은 행동을 예측하고 장면을 구상하는 데 도움이되는 모델을 구상한다고 rios, 날씨 및 교통. 국방부 내에 인원을 배치 할 장소를 파악하는 데에도 사용될 수 있습니다.

프로젝트를 추진하는 것은 시간과 돈을 절약 할 필요가있는 것은 아닙니다. DARPA는 세계가 올해에만 180,000 명의 데이터 과학자에 미치지 못한다는 주장과 그 부족분이 앞으로 더욱 악화 될 수 있다고 주장했다.

D3M (Data Driven Discovery of Models) 프로젝트는 두 단계로 이루어진다. 개월마다. 자세한 내용은 Fed Biz Opps 웹 사이트에서 찾을 수 있습니다.