В MIT научились предсказывать популярность снимков в соцсетях
В MIT научились предсказывать, насколько успешным окажется тот или иной снимок, выложенный в соцсетях. Об этом сообщает The Verge.
Специальный алгоритм для этого разработал научный сотрудник университета Адитья Хосла. Его работу можно проверить на специальном сайте, получив оценку от 1 до 10 для любого снимка.
За основу для своего исследования Хосла взял 2,3 млн изображений из Flickr. Он проанализировал их успешность, сопоставив полученные данные с информацией о цветах, текстурах и различных объектах, представленных на фотографии.
Пока что алгоритм не всегда выдаёт верные результаты, не учитывая, например, фактор реальной популярности самого пользователя. Поэтому учёный планирует работать над ним и дальше.
Предприниматели же уже сейчас могут использовать этот инструмент при подготовке промо-материалов и наполнения аккаунтов своих компаний в соцсетях.
Читать на эту тему:
Робота PR2 научили предсказывать действия человека
К 2017 году смартфоны научатся предсказывать поведение человека
Новое приложение от Amazon поможет продавцам предсказать прибыльность их продукции
В США запустили онлайн-предсказатель слияний и поглощений
Что дальше: Как компании зарабатывают на предсказаниях будущего
Источник: HOPES AND FEAR
Похожие новости
- [Перевод] Postman логирует все ваши секреты и переменные окружения
- Math Agency: Google AI Mode: новая модель поиска, которая меняет всё
- Атака клонов или темная сторона Open Source
- А вам точно нужно делать и продвигать приложение? Два главных вопроса бизнесу перед разработкой
- Гайд по криптостойкости, как защитить наши данные
- [Перевод] Взлом моей машины, и, вероятно, вашей — уязвимости в приложении Volkswagen
- [Перевод] ПОСТРОЕНИЕ ДОВЕРИЯ К ИИ: как блокчейн повышает целостность, безопасность и конфиденциальность данных
- Конкурс — дело тонкое: механики, которые работают у застройщиков (и не вызывают кринж у аудитории)
- Кризис идей: что делать, если не растут продажи на маркетплейсе
- От ручного труда к автоматизированным системам: польза для кредитных организаций