在每個聯(lián)邦機構(gòu)中登鄙，重要的見解都隱藏在多年來收集的大量數(shù)據(jù)集中既憔。但是由于聯(lián)邦政府數(shù)據(jù)科學家的短缺，從這些數(shù)據(jù)中提取價值是非常耗時的骤公。然而抚官，隨著數(shù)據(jù)科學，人工智能(AI)和機器學習的進步阶捆，各機構(gòu)現(xiàn)在可以使用先進的工具來轉(zhuǎn)換信息分析和代理業(yè)務(wù)凌节。
從預(yù)測恐怖威脅到檢測稅務(wù)欺詐，一種稱為自動機器學習的新一類企業(yè)級工具洒试，有能力通過預(yù)測建模來改變聯(lián)邦決策的速度和準確性倍奢。像AI這樣的技術(shù)正在改變聯(lián)邦政府理解和決策的方式。
要使用自動化機器學習等工具充分發(fā)揮聯(lián)邦政府數(shù)據(jù)科學的潛力垒棋，首先了解所用術(shù)語及其含義卒煞，這一點非常重要。
數(shù)據(jù)科學：分析數(shù)據(jù)的藝術(shù)
數(shù)據(jù)科學是一個廣義的術(shù)語叼架，指的是利用數(shù)據(jù)解決問題的科學和藝術(shù)畔裕。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，這種做法融合了數(shù)學乖订，編碼和領(lǐng)域知識扮饶，以回答某個數(shù)據(jù)集的具體問題。計算能力的進步已經(jīng)從基于計算器的統(tǒng)計建模轉(zhuǎn)化為預(yù)測算法垢粮，將歷史分析轉(zhuǎn)化為對未來行為的預(yù)測淫蜕。
即使是1790年進行的第一次美國人口普查，使用鵝毛筆和紙張抬奠，收集了大約20兆字節(jié)的數(shù)據(jù)肩检。今天，人口普查局積壓了將近4000億個數(shù)據(jù)點蚓绞，對人口統(tǒng)計和行為不斷演變的人口提供了豐富的見解泉疆。雖然隨著時間的推移，數(shù)據(jù)量不斷增加雌吱，但數(shù)據(jù)科學家卻處于供不應(yīng)求的狀態(tài)滑攘，數(shù)據(jù)量和見解數(shù)據(jù)差距很大，人們需要從數(shù)據(jù)中獲得這些見解盼蝴。
AI：填補數(shù)據(jù)科學的空白
人工智能與數(shù)據(jù)科學重疊超璧，賦予機器相互作用的能力隙趣，就好像人參與過程的一樣。人工智能的核心是通過應(yīng)用數(shù)學模型從數(shù)據(jù)中推斷信息來復(fù)制智能人類行為的能力嘴缓。然而旱万，人工智能更進一步，它可以通過這些機器做出決定并采取行動 - 無論是在數(shù)據(jù)中心還是在云端吐句。
早期AI由艾倫·圖靈(Alan Turing)發(fā)展而來胁后，他在二戰(zhàn)期間對德國軍隊發(fā)出的加密信息進行了解密。今天嗦枢，人工智能在大數(shù)據(jù)的可用性和可訪問性攀芯，以及越來越經(jīng)濟實惠的存儲和處理能力方面正在政府中實現(xiàn)。人工智能已成功應(yīng)用于情報和國防應(yīng)用文虏，如美國國防部高級研究計劃局(DAPRA)的學習和組織計劃認知代理侣诺，現(xiàn)在是蘋果的Siri和無人駕駛飛機的骨干。
機器學習：AI進化的下一步
隨著人工智能的發(fā)展氧秘，新的創(chuàng)新浪潮開始了機器學習紧武。機器學習融合了人工智能和數(shù)據(jù)科學，不僅可以使用算法進行決策敏储，它還可以從過去的數(shù)據(jù)點中學習，改進方法朋鞍，隨著時間的推移變得更加智能已添，并收集和分析更多的數(shù)據(jù)。而帶來顛覆性變化的是預(yù)測性智能滥酥，擁有預(yù)測和基于復(fù)雜算法的未來事件做準備的能力鹰觅。
想想預(yù)測的力量在聯(lián)邦政府中能達到什么樣的效果。例如棍丽，機器學習將幫助國稅局找到歸檔稅表中的異常情況田蝠，自動標記潛在的欺詐，提交作進一步審查慈翔。它還可以將衛(wèi)星和傳感器信息混合权塑，從而為國家氣象局提供預(yù)測。
這是一個關(guān)鍵時刻因镊。數(shù)據(jù)科學家在解釋結(jié)果時需要人工智能和自動機器學習托茅，而不是手動管理和處理信息。更重要的是晋劫，通過自動化機器學習层焚，聯(lián)邦政府中的任何人都可以作為數(shù)據(jù)科學家，利用預(yù)測模型和洞察數(shù)據(jù)所提供的信息怎机。
這些進步為聯(lián)邦機構(gòu)創(chuàng)造了無數(shù)的機會岸腔，可以做出更快，更準確的決策，從而大大提高任務(wù)能力脑溢，效率和安全性僵朗，同時還可以調(diào)整空缺的數(shù)據(jù)科學家職位。機構(gòu)可以從企業(yè)的成功經(jīng)驗中學習焚志，并將人工智能定位復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)對手衣迷，在攻擊前找出內(nèi)部威脅，主動識別欺詐或預(yù)測恐怖襲擊酱酬。
鑒于我們面臨的國家安全和經(jīng)濟威脅以及數(shù)據(jù)科學家日益短缺壶谒，采取這種創(chuàng)新對于保持領(lǐng)先一步至關(guān)重要。憑借人工智能和機器學習的強大功能膳沽，這項功能現(xiàn)在就在我們的指尖汗菜。
從預(yù)測恐怖威脅到檢測稅務(wù)欺詐，一種稱為自動機器學習的新一類企業(yè)級工具洒试，有能力通過預(yù)測建模來改變聯(lián)邦決策的速度和準確性倍奢。像AI這樣的技術(shù)正在改變聯(lián)邦政府理解和決策的方式。
要使用自動化機器學習等工具充分發(fā)揮聯(lián)邦政府數(shù)據(jù)科學的潛力垒棋，首先了解所用術(shù)語及其含義卒煞，這一點非常重要。
數(shù)據(jù)科學：分析數(shù)據(jù)的藝術(shù)
數(shù)據(jù)科學是一個廣義的術(shù)語叼架，指的是利用數(shù)據(jù)解決問題的科學和藝術(shù)畔裕。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，這種做法融合了數(shù)學乖订，編碼和領(lǐng)域知識扮饶，以回答某個數(shù)據(jù)集的具體問題。計算能力的進步已經(jīng)從基于計算器的統(tǒng)計建模轉(zhuǎn)化為預(yù)測算法垢粮，將歷史分析轉(zhuǎn)化為對未來行為的預(yù)測淫蜕。
即使是1790年進行的第一次美國人口普查，使用鵝毛筆和紙張抬奠，收集了大約20兆字節(jié)的數(shù)據(jù)肩检。今天，人口普查局積壓了將近4000億個數(shù)據(jù)點蚓绞，對人口統(tǒng)計和行為不斷演變的人口提供了豐富的見解泉疆。雖然隨著時間的推移，數(shù)據(jù)量不斷增加雌吱，但數(shù)據(jù)科學家卻處于供不應(yīng)求的狀態(tài)滑攘，數(shù)據(jù)量和見解數(shù)據(jù)差距很大，人們需要從數(shù)據(jù)中獲得這些見解盼蝴。
AI：填補數(shù)據(jù)科學的空白
人工智能與數(shù)據(jù)科學重疊超璧，賦予機器相互作用的能力隙趣，就好像人參與過程的一樣。人工智能的核心是通過應(yīng)用數(shù)學模型從數(shù)據(jù)中推斷信息來復(fù)制智能人類行為的能力嘴缓。然而旱万，人工智能更進一步，它可以通過這些機器做出決定并采取行動 - 無論是在數(shù)據(jù)中心還是在云端吐句。
早期AI由艾倫·圖靈(Alan Turing)發(fā)展而來胁后，他在二戰(zhàn)期間對德國軍隊發(fā)出的加密信息進行了解密。今天嗦枢，人工智能在大數(shù)據(jù)的可用性和可訪問性攀芯，以及越來越經(jīng)濟實惠的存儲和處理能力方面正在政府中實現(xiàn)。人工智能已成功應(yīng)用于情報和國防應(yīng)用文虏，如美國國防部高級研究計劃局(DAPRA)的學習和組織計劃認知代理侣诺，現(xiàn)在是蘋果的Siri和無人駕駛飛機的骨干。
機器學習：AI進化的下一步
隨著人工智能的發(fā)展氧秘，新的創(chuàng)新浪潮開始了機器學習紧武。機器學習融合了人工智能和數(shù)據(jù)科學，不僅可以使用算法進行決策敏储，它還可以從過去的數(shù)據(jù)點中學習，改進方法朋鞍，隨著時間的推移變得更加智能已添，并收集和分析更多的數(shù)據(jù)。而帶來顛覆性變化的是預(yù)測性智能滥酥，擁有預(yù)測和基于復(fù)雜算法的未來事件做準備的能力鹰觅。
想想預(yù)測的力量在聯(lián)邦政府中能達到什么樣的效果。例如棍丽，機器學習將幫助國稅局找到歸檔稅表中的異常情況田蝠，自動標記潛在的欺詐，提交作進一步審查慈翔。它還可以將衛(wèi)星和傳感器信息混合权塑，從而為國家氣象局提供預(yù)測。
這是一個關(guān)鍵時刻因镊。數(shù)據(jù)科學家在解釋結(jié)果時需要人工智能和自動機器學習托茅，而不是手動管理和處理信息。更重要的是晋劫，通過自動化機器學習层焚，聯(lián)邦政府中的任何人都可以作為數(shù)據(jù)科學家，利用預(yù)測模型和洞察數(shù)據(jù)所提供的信息怎机。
這些進步為聯(lián)邦機構(gòu)創(chuàng)造了無數(shù)的機會岸腔，可以做出更快，更準確的決策，從而大大提高任務(wù)能力脑溢，效率和安全性僵朗，同時還可以調(diào)整空缺的數(shù)據(jù)科學家職位。機構(gòu)可以從企業(yè)的成功經(jīng)驗中學習焚志，并將人工智能定位復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)對手衣迷，在攻擊前找出內(nèi)部威脅，主動識別欺詐或預(yù)測恐怖襲擊酱酬。
鑒于我們面臨的國家安全和經(jīng)濟威脅以及數(shù)據(jù)科學家日益短缺壶谒，采取這種創(chuàng)新對于保持領(lǐng)先一步至關(guān)重要。憑借人工智能和機器學習的強大功能膳沽，這項功能現(xiàn)在就在我們的指尖汗菜。
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