Ramesh Sharda, Stillwater에 있는 오클라호마 주립 대학에 정보 과학자는, 인공 신경 정확도 높은을 가진 툭 떨어뜨림에서 성공적인 영화를 인식하기 위하여 네트워크를 훈련했다. 결과를 보자.

자료는 1998년과 2002년 사이에서 개봉된 834의 영화로 이루어져 있었다. 체계는 "대형 인기 영화"에 "툭 떨어뜨림에서" (총 takings $1미만 백만) 배열하는 9개의 종류에 있는 영화를 평가했다 ($200백만 이상).

훈련한 신경 네트워크는 37% 정확도를 가진 정확한 종류를 예언할 수 있었다. 그러나 그것은 1개의 종류 측 안에서 정확했던 종류를 예언할 수 있었다 (+/- 75% 정확도에 1). 연결

그는 순위를 확인하는 중요한 요소가 찾아냈다:

  • 던지기의 "별 가치"
  • 영화의 나이 등급
  • 경쟁적인 영화의 그것에 대하여 방출의 시간
  • 필름의 장르
  • 특수 효과의 정도는 사용했다
  • 후편 다는 것을 있건 없건 간에
  • 스크린의 수 안으로 열릴 것으로 예상된다

두드러지게 그것은 작의 또는 저자를 포함하지 않는다. 재미있는 무엇이 "버릇없게 기르는 것이 주연시키는" 동안 지금 대형 인기 영화가 주문으로 창조될 수 있고 당신이 저자를 가난하게 지불하는 것을 계속할 다는 것을 이다.

나는 실험은 Bollywood 또는 Tollywood 영화를 위해 재생하기 아주 쉬울 것이라고 생각한다.