Машинное обучение помогло нанести на карту рыболовные суда |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-09-17 06:05 Google совместно с организациями SkyTruth и Oceana запустил картографический сервис Global Fishing Watch, который помогает следить за активностью рыболовных судов. Об этом сообщается в блоге сервиса Google Maps. Высокие темпы рыбной ловли в различных районах могут приводить к сильному сокращению популяции местных видов рыб - в таких случаях власти вводят ограничение на промысел рыбы в отдельных районах. Одна из проблем соблюдение такого ограничения - сложность реального наблюдения за перемещением промысловых судов. Несмотря на то, что суда передают информацию о своем местоположении, по этим данным нельзя определить тип судна и однозначно сделать какие-либо выводы. Методы машинного обучения применялись при создании различных карт и ранее - например, исследователи из Facebook и Колумбийского университета при помощи нейросети составили карту плотности населения для 20 стран мира, ориентируясь на плотность застройки местности. Другая группа исследователей также использовала спутниковые снимки, но уже для определения бедности отдельных районов с помощью методов машинного обучения. Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|