Автори нової роботи з'ясували, що рекомендаційні алгоритми, які допомагають споживачам вирішувати, що
Оптичні супутники перестають фіксувати Землю,коли вона вкрита хмарами. Тому дослідники тривалий час покладалися на неточні інструменти вивчення сліпих зон, особливо вздовж берегових ліній. Автори нової роботи адаптували алгоритм рекомендацій, який використовує Netflix, щоб створити систему, яка більш точно та швидко прогнозує хмарні ландшафти у прибережних районах, ніж звичайні інструменти для заповнення даних.
Автори відзначають, що спосіб, яким рекомендаційні системи обробляють дані мало чим відрізняється від процесу прогнозування прибережних ландшафтів, прихованих хмарами.
Щоб перевірити свою гіпотезу, автори збудувалимодель заповнення хмари. Алгоритм, званий Funk-SVD - спочатку він відображав відгуки споживачів на матриці. Потім ці дані використовуються для прогнозування потенційно цікавого для користувача контенту.
Аналогічний процес використали для заповненняхмар: кожна координата на карті представлена пікселем на фотографії, і цей піксель може бути або водою, або сушею, а хмари є незареєстрованими даними. Адаптація Вана Funk-SVD дозволяє будувати припущення про те, що знаходиться під хмарами, ґрунтуючись на інших даних.
Читати далі:
Американський супутник «роздивився» із Землі незвичайне послання
Опубліковано відео з ракети, яку запустили з експериментального прискорювача Гігантську вирву знайшли в Китаї. Там можуть ховатися невідомі науці види