
Ученые из Италии и Испании создали алгоритм для поиска красивых фотографий среди непопулярного сегмента сайта flickr.com. При помощи методов машинного обучения авторам удалось натренировать свою программу CrowdBeuty так, что найденные ей непопулярные фотографии были сопоставимы по красоте (в параметрах модели) или даже превосходили топовые снимки на flickr.com. Описание исследования опубликовано на arXiv.org.Популярность изображений в flickr.com распределяется очень неравномерно: больше 150 миллионов фотографий попадают в favourites всего пять раз или меньше. Для сравнения, только 0.001 процент наиболее популярных снимков набирает по этому же показателю 10 тысяч и больше. Используя известную аналогию «если дать обезьянам достаточно времени, они напишут „Войну и Мир“», авторы предполагают, что среди недооцененных снимков найдется хотя бы небольшое число «жемчужин». Традиционный для социальных сетей подход — опираться на метрики вроде комментариев или лайков — в этом случае не работает, так как непопулярные фотографии не получают практически никакой социальной отдачи.
