ハーバード大学、トロント大学、シャーブルック大学の研究者達によって開発された「Whetlab」は、ハイパーパラメーター最適化法と呼ばれるテクノロジーで、数行のコードを書くことで、人間の専門家よりも優れたパフォーマンス（提案や回答）を非常に短い時間で提供できるようになるという技術だ。物体認識や、スピーチの処理、そして計算機生物学に役立てることができる。
2015年の7月15日に閉鎖となる「Whetlab」は、ベータ版開始から1年ほどで、Twitterに買収されることになった。
買収のキーワードは、機械学習。
機械学習とは人工知能技術の1分野で、人間と同様な学習能力をコンピュータに持たせるソフトウエア技術である。人工知能技術研究の歴史は古く、なんと、1950年代から行われている。
機械学習によるメリットは、過去のデータを基に未来予測をすること。
例えばECサイトなどのネットショッピングで、「あなたにおすすめの〇〇」といった広告を目にしない日はないだろう。
こうした商品を勧めるレコメンド機能は、2000年になり、オンラインビデオ配信大手の米ネットフリックスが、レコメンデーションソフトのコンテストを数年にわたって実施し、多くのプログラマーが参加したことで、機械学習の精度が上がり急速に広がった。
AmazonやGoogleの検索結果の表示順などの自動入替などに、機械学習のシステムが組み込まれ、SNSに流れるコメントをビッグデータ分析にも機械学習が利用されている。
さらに、大量のデータから一定の規則性（パターン）認識にも利用されている。
多くは顧客の購買分析で、年収や年齢、住居地、仕事、趣味等々、多くの複雑なデータからパターン化した例を取り出すことが可能だ。
人間でも、ストーカーと呼ばれる行為を行う人間は、SNSやリアルな情報を駆使し、相手の日常をつぶさに知るという情報能力をもっている。
が、その能力には、限りがあり、機械学習の感情を消した分析能力は量的な成果をもたらす。
人間の粘着・執着能力による情報収集力には、決して及ぶことはないだろうが、短時間での量的機械学習の能力は、Twitterをはじめ、ネットマーケティングには大きな魅力といえよう。
ビジネスプロデューサーは、機械学習の能力を追加したTwitterが、どのような利用によって変化するのか、Twitter経営陣の考える未来予測が見えているのだろうか。
「Whetlab」の現在のユーザーは7月15日までに、過去のデータのダウンロードを行い、データを保存するよう注意喚起されている。（以降はデータは消える）
さらに、保存したデータを「Spearmint」「SMAC 」「HyperOpt」という他のシステムへ移行することを推奨している。
