Программу научили искать будущих звезд среди начинающих моделей

Коллектив ученых из США создал алгоритм, который при помощи машинного обучения позволяет предсказать профессиональный успех манекенщиц на основании их физических данных и популярности их аккаунта в Instagram. Препринт исследования выложен на arXiv.org.
Авторы анализировали информацию из профилей «новичков» базы Fashion Model Directory, а также статистику их аккаунтов в Instagram. Ученые использовали эти параметры для построения предсказательной модели. Ключевым параметром «успешности» считалось участие в показах во время одной из недель моды в Нью-Йорке, Лондоне, Париже и Милане.
Всю информацию авторы собирали в декабре 2014 года, а затем при помощи машинного обучения пытались предсказать успех начинающих моделей в летнем сезоне 2015 года. Оказалось, что в 73 процентах случаев алгоритм правильно предугадывал, пройдет ли та или иная девушка кастинг хотя бы на один показ в неделю моды. При этом наиболее значимыми признаками оказались рост модели и среднее число лайков к ее постам в Instagram.
Прогнозирование будущего успеха по данным из социальных сетей стало довольно популярным направлением в машинном обучении. Так, например, ранее группа авторов создала алгоритм для поиска «жемчужин» среди малопопулярных фотографий в Instagram. Другой коллектив ученых предложил метод для предсказания успешности кинофильмов по активности в Twitter и данным Википедии.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
Ученые нашли генетическую связь между бессонницей и депрессией

Депрессия и расстройства сна связаны — такой вывод сделали исследователи из США. Они нашли молекулярно-генетические пути, которые задействованы в развитии как большого депрессивного расстройства, так и бессонницы, а также выявили один конкретный ген, который выступает связующим звеном между ними. Подробнее о работе говорится в статье, опубликованной в Science Advances.