433
Нейромережі навчилися передбачати повені за фотографіями з соцмереж
— Світ
Команда вчених з Уорікського університету розробила новий алгоритм, який за тегами до фотографій і відеороликів з пакета Yahoo Flickr Creative Commons 100M навчився пророкувати повені. Навчання нейромережі проводилося за матеріалами, які були опубліковані в період з квітня 2004 по серпень 2014 року.
На вході нейромережа аналізувала матеріали за чотирма загальними ( “природа”, “пейзаж”, “річка”, “вода”) і двома зведеними ( “RW” – від “річка” і “вода”, і “NL” – від “природа “і” пейзаж “) тегами, кожен з яких на виході був пов’язаний зі специфічними (“потоп”, “повінь”, “заплава”) тегами. Зіставлення тегів з ризиком стихійного лиха проводилося на підставі трьох параметрів: масштабу події, кількості публікацій за п’ять діб до піку повені і через п’ять діб, а також шаблону поведінки в піковий період повені.
Результати показали, що поява у Flickr тегів, пов’язаних з повенями, корелює з показником народження специфічних (“вода”, “річка”) та зведених (“RW”) тегів. Водночас загроза стихійного лиха опинилася майже не пов’язана зі зростанням кількості таких тегів, як “пейзаж” і “природа”.
Примітно, що теги “вода” і “ріка” зайняли проміжне місце між маркерами лиха і тематикою природи і приблизно однаково корелювали з іншими тегами. Зведені теги частіше зустрічалися за один день до пікового періоду повені, при цьому в міру наближення до піку тег “RW” використовувався все частіше, а тег “NL”, навпаки, різко втрачав популярність.
За матеріалами: bigmir.net
Поділитися новиною
