Британские ученые создали нейронную сеть, способную прогнозировать успех звезд кинематографа. Алгоритм умеет определять, станет ли тот или иной актер более успешным в будущем, или его "золотой период" уже в прошлом.
Авторы приближенного к искусственному интеллекту алгоритма, сотрудники Университета Королевы Марии в Лондоне, натренировали свою нейросеть на 2.4 млн профилей актеров из базы данных IMDb.
"Мы получили систему, которая не только умеет анализировать так называемые карьерные траектории, но и может использоваться для выявления корреляций между полом и успешностью в актерской профессии", — рассказывают исследователи.
Анализируя результаты работы нейросети, ученые выяснили, что продолжительная карьера, для которой характерная высокая активность в кино — это довольно редкое в мире профессиональных актеров явление.
Гораздо чаще бывает так, что актер "вспыхивает" на некоторое время, а затем его успешность стремительно падает.
"Почти семьдесят процентов актеров в базе IMDb — это "короткоживущие" звезды. Если же актеру удается преодолеть эту тенденцию и стать "долгоживущей" звездой, то речь, как правило, идет о мужчине", — отмечают авторы проекта.
Алгоритм позволил ученым изучить и так называемый "золотой год" — время, когда у актеров больше всего ролей. Он, как показал анализ, наступает преимущественно в начале карьеры.
Откровения из Киева вернули в политику экс-премьера Британии Бориса Джонсона как человека, лично вин...
Сидячий образ жизни считается вредным как для тела, так и для ума. Но недавние исследования подчерки...
Специалисты установили, что Тык - это прозвище древнего ученого. Его методом многие в научном мире пользуются до сих пор.
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-83392 от 07.06.2022, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи,
информационных технологий и массовых коммуникаций. При использовании, полном или частичном цитировании материалов
planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с точкой зрения редакции.
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления
информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет",
находящихся на территории Российской Федерации)".