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演员红不红,人工智能帮你算


本文摘要:根据英国《自然通信》杂志最近公开发表的论文,英国科学家队报告了机械学习方法,以高精度预测电视和电影演员最低生产年份是否频繁出现。

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根据英国《自然通信》杂志最近公开发表的论文,英国科学家队报告了机械学习方法,以高精度预测电视和电影演员最低生产年份是否频繁出现。该研究指出,最低生产年份往往偏向于演员事业发展初期。英国伦敦玛丽王后大学的研究人员卢卡斯·纳卡斯和同事,这次利用机器学习算法和世界数据库,从1888年到2016年研究了200万人以上的屏幕演员的生产量时间模式,发现大部分演员在演艺生涯中写的作品很少,少数演员有100人以上的作品团队报告显示,演员在演艺生涯中的工作时间比例无法预测,但活跃期和沉默期呈现核心区现象,即演员在特定年份工作的话,第二年工作的可能性很高,如果前一年没有工作的话,下一年工作的可能性更小。

研究人员根据演员过去的工作经验,有可能以85%的精度预测演员的最低生产年份是否已经出现。报告显示,考虑到电影和电视行业总体失业率约为90%,只有大约2%的银幕演员需要通过表演来维持生计。因此,只要他们有足够的工作(持续的产量),对大多数演员来说,他们就利进行。

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通过机械学习算法预测演员的最低生育年份,最低生育年份一般偏向于演员事业发展初期,这种效果在女演员组中更加显着,女演员的演艺生涯也比男演员短的概率高。


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