Успех приложений можно прогнозировать

😢 Про­бле­ма: в аппсто­рах очень мно­го при­ло­же­ний, и каж­дый день выхо­дят десят­ки новых — рынок пере­на­сы­щен. Всё слож­нее преду­га­дать, «выстре­лит» при­ло­же­ние или нет, но без про­гно­зи­ро­ва­ния жиз­нен­но­го цик­ла инве­сто­ры не дадут на него денег.

😎 Реше­ние: AppLife ней­рон­ка, кото­рая пред­ска­зы­ва­ет судь­бу при­ло­же­ния на два года впе­ред с точ­но­стью 85%.

🤔 А как: в осно­ве под­ход мно­го­за­дач­но­го обу­че­ния, обу­ча­ли на реаль­ных дан­ных из 35 000 при­ло­же­ний из AppStore.

Дан­ные о при­ло­же­ни­ях раз­де­ля­ют на сег­мен­ты и ана­ли­зи­ру­ют исто­рию загру­зок, рей­тин­ги и обзо­ры на каж­дом отрез­ке вре­ме­ни. На осно­ве этих дан­ных AppLife про­гно­зи­ру­ет веро­ят­ность уда­ле­ния при­ло­же­ния в тече­ние пер­во­го года-двух. 

👨‍🔬 Кто: коман­да инже­не­ров Северо-Западного поли­тех­ни­че­ско­го уни­вер­си­те­та под руко­вод­ством про­фес­со­ра Бен Го.

Источ­ник: IEEE Spectrum