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
- Разрешения MAX для Android. Cравниваем с Telegram и WhatsApp*
- Goffeeйнная гуща: актуальные инструменты и особенности группировки GOFFEE в атаках на Россию
- Spark_news: Предложения о продаже доступов к IT-сетям компаний в даркнете продолжают расти
- Цифровая гигиена в облаке: фильтруем трафик с помощью групп безопасности
- Q2.team: Сайт на коленке vs дорогой веб-проект: какой принёс нам больше клиентов
- Осторожно! Фишинг через фейковые вакансии Web3: кейс NowSync.app
- Spark_news: К концу 2025 года в Москве планируется открытие 41 тыс. кВ.м. новых коворкингов
- DLE-tg2email — Пересылка сообщений из Telegram на email
- [Перевод] Evil-noVNC — реалистичная симуляция фишинга
- Kate S: «Алиса, представь, что ты мой психолог», — Яндекс изучил, в каких ролях пользователи просят побыть нейросеть