积神经收集的机械进修身手该推敲幼组利用一种叫做卷。非洲国度：尼日利亚他们要紧推敲五个，尼亚坦桑，干达乌，和卢旺达马拉维。人丁生涯正在绝对艰难之中这些国度有很大一局部，能够验证估计机做出的预测并且有杰出的实况考核数据。
结果令人怂恿该幼组得出的，本质使用之前但正在该算法，处事须要做尚有良多。下来接，——低诀别率的图像能够识别较大的构造推敲幼组将测验愚弄差别诀别率的图像，像能看清细节而高诀别率图，提取更多的音信譬喻屋顶——以。预测这些区域的另日经济情景他们还将愚弄过去的图像来。算法或许带来的局部效益这些都只是这项机械进修。
此因，和估计机科学家构成的推敲幼组斯坦福大学的一个由社会科学家，llBurke的指导下正在经济学家Marsha，日间的图像举行推敲曾经开首愚弄地球。而然，区和绝对平困区域之间有什么差别这些图像也没有显示出中等平困地。泥泞的土道二者都邑有，群的矮斗室屋蜿蜒穿过成。是但，多远？比来的都市市集有多远？哪里有地步日间的图像能显示出：比来的水源的隔断有？
不绝正在拍摄地球的照片卫星上的高功率相机，通过认识这些图像来检测艰难情形而科学家们念明白是否可能只需。用的是夜间地球的图像对此的第一次测验利。一个区域的基本办法电灯发出的光描写了，和贫民寓居的期房粗糙显示了富人。正在黑夜不过，艰难区域之间看不出什么区别中等经济不茂盛区域与绝对。
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线索中得出结论要从这些微妙的，类专家是做不到的一位演练有素的人，性能够做到不过估计。是机械进修范畴的一个经典困难领会包括很多变量的大数据集。样的：最先该战术是这，个数据集获取一，究中为人均收入）已知此中对象变量（正在该研；后然，子集来演练估计机用这些数据的一个，确预测埋伏变量的统计模子创修一个能正在余下数据中准。
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Marc Levy（他没有到场这项推敲）说正在哥伦比亚大学的地球推敲所处事的政事科学家，将依旧需本地面考核竣工和验证这个用具。推敲解释“但这项，独立利用此中一个强盛得多卫星图像加上实地考核要比，他说”，或许发展实地考核的区域“加倍是正在很难或者不。w88.com体育网。透露”他，余区域还须要做更多的处事要将这项身手用于宇宙其。相互之间都很像“这五个国度，其他区域有很大的差别不过整个上却和宇宙。举例说”他，势最终的“抗拒”区域非洲是都市化的史书趋，然生涯正在村落区域此中大局部人仍。身手确实可行“固然这项，都市化的国度会尤其困苦但将其用正在很大水准曾经。”
四揭晓正在Science上该推敲幼组的讲述于本周，显示讲述，能正确描写出非洲的艰难情景日间的卫星图像比夜间图像更。低于绝对艰难线%日间图像正在预测；困线一半的区域上正在预测低于绝对贫，为99%正确率。
用公然的数据该推敲幼组使，的日间卫星照片包含来自谷歌，管造局的夜间卫星照片来自国度海洋和大气，银行的考核数据以及来自宇宙。寻找一个或两个日间艰难的特性他们不须要教算法正在日间图像中，照片和夜间照片来确定艰难的特性该机械进修算法能通过斗劲日间。
界上的题目要处分世，题发作正在哪里必需明白问。此因，宇宙艰难题目协同国要处分，情景就特别主要追踪非洲的艰难。而然，据或许很损害实地搜罗数，慢、本钱高并且服从缓。现正在不过，机械进修揭示了一种替换计划有一项推敲愚弄卫星图像和。像上识别艰难迹象的机械进修算法该推敲幼组拓荒了一个能从卫星图，出五个非洲国度的经济情形愚弄上百万张图像精准识别。
