麻省理工开发新型数据分析工具，不是专家也能使用机器学习预测

科幻电影中，我们经常可看到主角挥动手指操作屏幕上的数据，透过实时性的计算机运算来得到答案，虽然距离《钢铁人》全像投影的操作还有些遥远，但好消息是，在麻省理工（MIT）的努力下，我们可能很快的就不需要比触控屏幕更专业的东西。

多年以来，MIT和布朗大学（Brown University）研究人员一直在开发名为“北极星”（Northstar）的云端交互式数据系统，用户仅需提供数据集（datasets），便能远程使用触控设备来发现数据中的趋势和模式。

而在ACM SIGMOD会议发表的一篇论文，研究人员提到为北极星系统带来的新功能：“虚拟数据科学家”（virtual data scientist）。

VDS主要是基于自动机器学习（AutoML）所发展出来的功能，即使是对数据科学了解不多的人，也能够训练AI模型根据他们的数据集预测，根据研究人员的说法，VDS是迄今为止最快的交互式AutoML工具。

VDS之所以有这种效率，是因为团队花了两年时间让VDS模仿数据科学家的思考方式，这意味着它可以根据各种编码规则判定哪些模型和预处理步骤应不应该在某些任务运行。

使用300个真实数据集评估的测试中，VDS与其他最先进的AutoML系统几乎一样准确，但在运算时间远比其他系统快许多，其他工具约得花上数分钟至几小时才能得出答案，而VDS仅需几秒钟。

北极星项目负责人、CSAIL电气工程与计算机科学副教授Tim Kraska表示，使用者通常希望立即得到预测结果，当用户结果被拖延的那一刻起，便开始失去与系统的互动。“使用预测系统时，你不会希望等待4小时才能获得初步结果。你会希望看到正在发生的事，这样如果发现错误才能立即纠正，这在任何其他系统通常不可行。”

对于无法获取足够资源的人们来说，VDS能提供许多预测协助，而这也是许多中小型企业迫切需要的。Kraska认为，这项技术有许多潜在用途，举例来说，企业使用者可运用历史销售数据快速开发更准确的预测，省去大量人工分析时间。