В 2019 году МСЭ и ЮНИСЕФ представили инициативу под названием Project Connect, чтобы подключить каждую школьную инфраструктуру к Интернету до 2030 года. По сути, этот проект направлен на предоставление учащимся безграничной информации и возможностей. Здесь технология машинного обучения играет огромную роль в реализации этого проекта. На самом деле, по словам эксперта по машинному обучению, AI и ML являются важнейшими движущими силами картографических проектов в реальном времени.

Итак, давайте узнаем больше по этому вопросу:

Как машинное обучение помогает в картографировании школ в реальном времени?

Основная концепция этой инициативы заключается в использовании применимых алгоритмов машинного обучения и применении инструментов спутниковых изображений для выявления потенциальных школьных инфраструктур на основе некоторых важных договоренностей. Например, строительные конструкции, детские площадки и крыши.

Тем не менее, одним из важнейших и начальных шагов для этого является тщательное обучение алгоритма машинного обучения. По сути, алгоритмы — это эталон, приносящий успешные результаты.

Для обучения алгоритмов машинного обучения разработчики используют краудсорсинговые игры, в которые любой может играть через Интернет. Далее в этой игре инструкции учат пользователей находить и идентифицировать школу по спутниковым снимкам. После этого он просит игроков использовать свои рассуждения и суждения, чтобы указать, является ли конкретное место школой или нет.

Благодаря этой практике ряд игроков помогают обучать алгоритм ML тому, как выглядит вероятная школа, что со временем поможет ему повысить точность.

Однако следует отметить, что не каждую школу легко узнать по спутниковым снимкам. Кроме того, большинство школьного образования выглядит не совсем одинаково и в разных странах и регионах.

Таким образом, разработчикам нужен широкий спектр алгоритмов машинного обучения, которые могут представлять различные ландшафты в различных регионах и странах, включая сельские, городские и джунгли.

Кроме того, разработчики проекта стремятся продолжать создавать приложения и инструменты для правительственных инициатив, касающихся картографирования школ в реальном времени. Кроме того, это позволит директорам школ и учащимся самостоятельно наносить на карту расположение школ, что улучшит их данные и информационные системы.

Проект направлен на использование стратегии, при которой широкий спектр подходов разных людей помогает наносить на карту каждую школу по всему миру, и ни одно место не остается за бортом. Однако лица, желающие тем или иным образом внести свой вклад в проект, должны подать заявку на получение сертификата машинного обучения через известного поставщика курсов.

Выяснение покрытия в живом школьном картографировании

После того, как проект наносит на карту расположение школы, он проверяет важные последующие действия, где он обеспечивает упреждающую поддержку для получения и изучения данных для оценки интернет-покрытия во всех школах.

Анализируя данные об инициативах по охвату Интернетом, можно выявить критические проблемы, мешающие успешному подключению к проекту. И одна из основных проблем, с которыми она сталкивается, заключается в том, есть ли в школе интернет-покрытие.

Кроме того, имейте в виду, что покрытие не похоже на подключение. Например, школа может иметь интернет-покрытие 4G, но не иметь доступа к активному мобильному широкополосному соединению. Следовательно, даже после того, как школа имеет интернет-покрытие, она не подключается к Интернету.

Если мы рассмотрим этот контекст, покрытие представляет собой доступность услуг широкополосной связи на месте на основе использования избыточной технологии. Например, технология мобильного доступа, такая как для подключения к Интернету, для технологии фиксированного доступа, такой как оптоволокно. Кроме того, проект может использовать эти данные для оценки того, существует ли покрытие в школе или нет. Кроме того, проекты также могут анализировать качество обслуживания, используя те же данные.

Выявление возможности подключения в интерактивной школьной картографии

С другой стороны, если вы посмотрите на подключение, которое в основном представляет собой активную подписку в школе, независимо от того, какую технологию она использует.

Однако, чтобы доказать, что у учебного заведения есть возможность подключения, оно должно предоставить доказательства своей активной подписки.

Анализируя данные о подключении, разработчики могут решить еще одну проблему, с которой сталкивается проект «Подключение»: пропускную способность и качество широкополосного доступа, который школьные учреждения получают на регулярной основе.

Выполняя мониторинг в реальном времени, разработчики могут генерировать огромное количество информации. Однако для полного понимания и использования данных с максимальным потенциалом необходима поддержка различных экспертов, в том числе команд искусственного интеллекта и машинного обучения. Тест полезен для подотчетности, и поэтому вы уверены, что соединения получают надлежащее обслуживание. Кроме того, это обеспечит получение правительствами и школами стандартных уровней услуг, соответствующих их инвестициям. В целом это поможет раскрыть потенциал для углубленной идентификации и анализа закономерностей с помощью алгоритмов машинного обучения.

Заключение

До сих пор мы наблюдали отличный прогресс в процессах картирования школ в реальном времени во многих странах. Кроме того, благодаря таким захватывающим и ценным проектам мы наблюдаем рост внедрения курсов машинного обучения и обучающих программ машинного обучения по всему миру. Посетите GLOBAL TECH COUNCIL, чтобы узнать новости, связанные с технологиями.