Érdekes és új megközelítést mutat egy új tanulmány az emberi élettrafóriák előrejelzésében és elemzésében, állítja egy kutató.
Nemrég egy kutatócsoport által végzett tanulmány rendkívüli felfedezést hoz számunkra az mesterséges intelligencia (MI) lehetőségeivel kapcsolatosan. Kiderült, hogy egy új MI rendszer, amely az emberi életet mint egy nyelvet kezeli, pontosan képes megjósolni a halált egy adott időpontban.
Dán kutatók képesek voltak kifejleszteni egy gépi tanulás modellt, amit élet2vecnek neveztek el, és amely képes sok részletet előrejelzeni az emberek életéről, mint például a halál, a nemzetközi helyszínváltozás és a személyiségjegyek.
Ez a modell milliók emberek adatait használja fel, mint például születési dátum, nem, foglalkoztatás, lakhely és az egészségügyi rendszer igénybevétele. Négy évnyi kutatás után kiderült, hogy a modell túltesz más előrejelzési módszereken, mint például az aktuárius táblázatok és a gépi tanulás eszközei.
A life2vec ígéretes eredményeket mutatott a személyiségjegyek alapján történő életesemények előrejelzésében is. 73% -os pontossággal jósolja meg az emberek Dániából való távozását és válaszaikat a személyiségkérdőívekben egyéb tesztek során.
„Ez a tanulmány egy új és izgalmas megközelítést mutat az emberi élettrafóriák előrejelzésében és elemzésében” – mondja Matthew Salganik, a Princeton Egyetem szociológia professzora, aki számításos társadalomtudományi kutatásokkal foglalkozik.
A life2vec modell lehetővé teszi a könnyű testreszabást és a különböző életaspektusok precíz előrejelzését. Ez gyakorlati alkalmazása lehet különböző területeken, mint például az egészségügyi tervezés, a társadalompolitika és a marketing.
A tanulmány részeként a kutatók új szakkifejezéseket is kidolgoztak, amelyek elengedhetetlenek a life2vec modell megértése szempontjából:
1. Mesterséges Intelligencia (MI): A számítógép vagy rendszer képessége olyan feladatok elvégzésére, amelyek általában emberi intelligenciát igényelnek.
2. Gépi Tanulás Modell: Algoritmus vagy rendszer, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy tanuljon az adatokból és tapasztalatokból közvetlen programozás helyett.
3. Life2vec: A kutatásban kifejlesztett gépi tanulás modell pontos neve. Ez a modell az egyén életéről szóló adatokat, mint például születési dátum, nem, foglalkoztatás és lakhely használja fel különböző életesemények, például halál és helyszínen való változás előrejelzésére.
4. Aktuárius táblázatok: Statisztikai eszközök, amelyek demográfiai adatok alapján előrejelzik az élettartamot, a halálozás kockázatát és más élethez kapcsolódó eseményeket.
Ajánlott kapcsolódó linkek:
– Würzburgi Egyetem: Egy egyetem, amely ismert a gépi tanulás és mesterséges intelligencia területén végzett kutatásokról.
– Az Alan Turing Intézet: Egy vezető kutatóközpont az mesterséges intelligencia és adatelemzés területén.
– Princeton Egyetem: A Princeton Egyetem hivatalos weboldala, ahol több információ található a tudományos kutatásokról és a szociológiáról.
Az elemzett cikk izgalmas felfedezést mutat be az emberi élet-trafóriák előrejelzésében való mesterséges intelligencia használatával. A kifejlesztett life2vec modell hitelesnek bizonyult a halandóság és más életesemények előrejelzésében a demográfiai adatok alapján. Ez jelentős lehet számos területen, mint például az orvostudomány, a társadalompolitika és a marketing.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl