Gépi tanulással és műholdas képekkel a szegénység ellen

2016. augusztus 24. 14:30

Mesterségesintelligencia-algoritmus állapítja meg egy-egy fejlődő ország, régió szegénységi szintjét.

2016. augusztus 24. 14:30

Stanfordi kutatók géptanulás-módszere mobiltelefon-használat és az éjszaka fényeiről készült műholdas felvételek alapján képes felbecsülni térségek szegénységszintjét. Az éjszakai fényadatok intenzitását nappali műholdas képekkel kombináló módszer jól alkalmazható bármelyik fejlődő országra.

A kutatók többmillió nappali képen gyakoroltatták az algoritmust. Mindegyik képet a helyszín éjszakai világítását számszerűsítő címkével látták el. A többek között kövezett utakat, fémtetőket és gazdaságokat ábrázoló, azaz a megélhetés szintjére utaló nappali képek segítenek szegény nagyon szegény régiók megkülönböztetésében.

A modell vizuális fogódzókat keres, és automatikusan megtanulja, hogy az éjszakai fényértékhez kapcsolódó jegyeket találjon nappali képeken.

Egy másik modellt az első modell által kiválasztott képek finom különbségeinek észrevételére tanították be, amihez gazdasági adatokat is felhasznál. Beletanul, hogy az adatok alapján felbecsülje falvak relatív szegénységi szintjét.

Tesztek bizonyították, hogy az új módszer jobban működik, mint a csak éjszakai adatokat használó modellek.

Összesen 0 komment

A kommentek nem szerkesztett tartalmak, tartalmuk a szerzőjük álláspontját tükrözi. Mielőtt hozzászólna, kérjük, olvassa el a kommentszabályzatot.
Sorrend:
Jelenleg csak a hozzászólások egy kis részét látja. Hozzászóláshoz és a további kommentek megtekintéséhez lépjen be, vagy regisztráljon!