Команда, состоящая из докторов Ученны Ани (Dr. Uchenna Ani), Сангиты Сангиты (Dr. Sangeeta Sangeeta) и Патрисии Асово-Айободе (Dr. Patricia Asowo-Ayobode), разработала модель, использующую несколько методов машинного обучения для анализа новостного контента. Этот инструмент оценивает, насколько надежным и достоверным является источник информации.
Главная особенность подхода — метод «ансамблевого голосования». Он объединяет результаты нескольких моделей машинного обучения, чтобы дать более точную оценку. Результаты превзошли ожидания: инструмент корректно определил фейковые новости в 99% случаев.
Доктор Ученна Ани, эксперт в области кибербезопасности, подчеркнул, что распространение ложной информации представляет серьезную угрозу злонамеренного воздействия на общество, влияя на восприятие и поведение людей. Он отметил, что социальные сети особенно уязвимы для фейков, и подчеркнул важность инновационных решений для решения этой проблемы.
Команда планирует продолжать работу над своим инструментом. Читайте также «Знал бы прикуп». Как непредвиденные факторы меняют проекты Каждый проект — это не просто идея или концепция, а целый комплекс факторов, которые необходимо учитывать на всех этапах его реализации. Однако не всегда все получается так, как мы того хотим.
Антон Фокин, CEO QTIM, Co-founder Wombot, расскажет о трех проектах, в которых все пошло не по плану. Поведаем о причинах произошедшего и на каком этапе развития все сейчас и поделимся рекомендациями, как минимизировать риски и решать проблемы, похожие на те, с которыми столкнулся QTIM.
Источник: www.it-world.ru
