Google bruger maskinlæring til at udfylde datahuller i regneark

Store datasæt vil ofte have huller, hvor der mangler enkelte data. Det kan især være tilfældet, hvis man henter data fra forskellige kilder. Nu bliver det lidt lettere at fylde disse huller ud med et kvalificeret gæt i Google Sheets.

Google har nemlig lanceret en udvidelse, som benytter maskinlæring fra Google Predictions til at udfylde tomme celler i regneark. Det skriver Google Research i et blogindlæg.

Googles Smart Autofill-funktion kan installeres som en udvidelse til Google Sheets. Her kan man bruge den, hvis man har en klump data, hvor der mangler information.

Som eksempel giver Google en liste over brugte biler, hvor der findes information om biltype, årgang og antal kørte kilometer, men ikke er angivet priser for alle bilerne. Ved at markere alle dataene kan man bruge Smart Autofill til at få udfyldt de manglende priser med det bedste bud, algoritmerne kan finde frem til.

Samtidig med den automatiske udfyldning kan man også se den gennemsnitlige usikkerhed på de data, algoritmerne har tilføjet.

Maskinlæring er et område, som har fået fornyet opmærksomhed på det seneste i kølvandet på Big Data-bølgen, fordi maskinlæring kan anvendes til analyse af data.

Ligesom Google, så har Microsoft også lanceret en tjeneste, hvor man kan bruge maskinlæringsalgoritmer som en cloud-tjeneste, Azure ML.