卫星图片VS海量信息 用机器学习与贫穷作斗争

发布时间:2016-8-23 15:02:10 编辑:www.shidai8.com 浏览:

没有人喜欢贫穷。每个国家的政府都立志消除本国的贫困状况,联合国可持续发展目标的第一条就是“在全世界消除一切形式的贫困”。但想要消灭它,就得先认识它——政策制定者和人道援助组织都需要了解,究竟是哪里的人更贫穷。斯坦福大学的尼尔·吉恩(Neal Jean)等人近日在《科学》杂志上发表一篇论文,详细描述了如何利用机器学习来为人们与贫穷的斗争出力。在这个例子中,只要有正确的设置和精度足够高的卫星图片,经过得当训练的卷积神经网络能够从有限的资源中窥得有效信息。凭借成本和通用性方面的优势,这些结果能够在帮助国际社会分析和对抗贫穷的工作中派上大用场。

不再满足于简单的声控灯光,温感浴室,红外传感门禁,人们想要的更多。想要的更智能、更可靠,像是一个多年的老朋友一般,在你需要的每一个时刻,给予最细致入微的关怀。机器学习,正走在实现这样一个目标的路上。诚然,在很多拥有海量数据的场景中,经过深度机器学习的程序,往往会比人类更加高效、可靠,我们应该感谢它将我们从巨大的工作量中解放出来。但是在某些时刻,比如疲惫的你下班后回到家,面对着整整一桌由程序所自动分析并制作好的、你最爱吃的饭菜时,会不会觉得少了那么一点人情味儿,多了那么一点孤单呢?

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