数据科学机运用多种指标，寻找数据库中、数据结构关系间的相关性，该机器可以利用这些指标在数据库中进行部署工作，并找到这些数字的平均数。在这一过程中，该机器还会寻找分类数据，即处在某一范围之内的数据，例如一周之中的某几天等。
通过与麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的其他研究人员的合作，维拉马沙纳尼成功地将机器学习技术运用于解决实际问题之中，例如，预测有哪些学生会翘掉在线课程。
他表示，制造数据特征是该过程中极其重要的一步。“首先你得确定需要从数据库中提取出哪些变量，而为此你可能会有许多不同的想法。”
“数据科学机本身就是一项令人难以置信的伟大项目，因为它成功地将尖端研究成功运用到解决实际问题中去，提供了一种全新的看待该问题的方式。”哈佛大学的一名计算机科学教授马戈·塞尔策（Margo Seltzer）说道。
“我认为，他们所做的一切很快就会变成行业标准。”
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