Przejdź do głównej treści
Otwórz panel
Nie wiesz, od czego zacząć? Rozwiąż krótki quiz, aby otrzymać spersonalizowane rekomendacje.
Lekcja 2 z 6
Prowadzenie śledztw dziennikarskich z użyciem uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe w praktyce
Czym jest uczenie maszynowe?
Google Cloud AutoML Vision
Przygotowanie danych
Szkolenie modelu uczenia maszynowego
Ocena i test
Kurs
0% zakończono
5 minut aby zakończyć

Prowadzenie śledztw dziennikarskich z użyciem uczenia maszynowego

image23_2_o9fybYX.png
Zastosowanie uczenia maszynowego w dziennikarstwie
image23_2_o9fybYX.png

Uczenie maszynowe w śledztwach dziennikarskich: studium przypadku

image23_2.png

W 2010 r. na światowych rynkach doszło do gwałtownego wrostu cen bursztynu. Duży popyt wzbudził w kolejnych latach zainteresowanie bogatym w bursztyn obszarem północno-zachodniej Ukrainy, który stał się miejscem nielegalnej „bursztynowej gorączki”, swoistego „Dzikiego Zachodu” z udziałem zarówno lokalnych, jak i zagranicznych graczy.

W efekcie setki hektarów lasów i oraz gruntów rolnych zostało zamienionych w martwy, księżycowy krajobraz. Najbardziej intensywną działalność wydobywczą prowadzono w latach 2014-2016; po tym okresie wydobycie trwało nadal, ale na mniejszą skalę.

image23_2.png

Ziemia dotknięta trądem – dochodzenie przeprowadzone przez Texty

image5_2.png

W 2018 r. ukraińska redakcja Texty, zajmująca się dziennikarstwem opartym na danych, opublikowała artykuł Ziemia dotknięta trądem będący efektem badań przeprowadzonych przy pomocy uczenia maszynowego w celu wykrycia przypadków nielegalnego wydobycia bursztynu na terenie Ukrainy.

Algorytm podzielił najpierw sekcje zdjęć satelitarnych na jednolite wizualnie podsekcje. Gdyby więc na jednej połowie zdjęcia znajdowałby się zielony las, a na drugiej goła ziemia, to algorytm podzieliłby to zdjęcie na dwie podsekcje.

Inny algorytm ustalił, które podsekcje najbardziej przypominają istniejące przykłady zdjęć miejsc wydobycia bursztynu, gdzie ziemia jest pokierowana dziurami ułożonymi w charakterystyczny wzór. 

Na końcu dziennikarze zbadali przykłady znalezione przez algorytm, aby upewnić się, że miejsca, które maszyna oznaczyła jako miejsca wydobycia bursztynu, nie były efektem innych działań, takich jak wylesianie.

image5_2.png

Wyszukiwanie przykładów nielegalnego wydobycia bursztynu

image7_2.png

W tym kursie skupimy się na zastosowanych przez Texty metodach szkolenia algorytmu rozpoznającego wizualne przykłady nielegalnego wydobycia bursztynu w ogromnej ilości zdjęć satelitarnych, podzielonych uprzednio na podsekcje przez inny algorytm.

Jak wspomnieliśmy w pierwszej lekcji, oznacza to, że będziemy eksperymentować z uczeniem z nadzorem. Opiszemy, jak algorytm potrafi uczyć się rozpoznawania wzorów w nieznanych wcześniej obrazach na podstawie przykładów opatrzonych etykietami. 

Ponadto pokażemy, jak można zastosować ten sam proces do własnych prac dziennikarskich: od wyszukiwania potrzebnych przykładów, przez szkolenie modelu uczenia maszynowego do rozpoznawania poszukiwanych cech, po testowanie i ocenę modelu w celu potwierdzenia, że wyniki algorytmu są wiarygodne.


image7_2.png

Czy UM jest odpowiednim narzędziem do rozwiązywania tego problemu?

image12_3_TvhzWTX.png

Dlaczego uczenie maszynowe było właściwym narzędziem do znalezienia informacji poszukiwanych przez Texty? 

W klasycznym oprogramowaniu musimy wydawać komputerowi instrukcje krok po kroku. Mimo, że takie podejście sprawdza się przy rozwiązywaniu wielu różnych problemów, nie jest ono w stanie sprostać zadaniu rozpoznawania przykładów nielegalnego wydobycia bursztynu w ogromnej ilości zdjęć satelitarnych. Ze względu na mnogość elementów wizualnych, które musiałbym przeanalizować komputer, nie da się wymyślić zestawu zasad, które mogłyby nauczyć oprogramowanie odróżniania prawdziwych przykładów nielegalnego wydobycia bursztynu od rzeczy, które mają podobny wygląd.


Na szczęście systemy uczenia maszynowego są dobrze przystosowane do rozwiązania tego problemu.

image12_3_TvhzWTX.png

Ukierunkowanie na proces

image46_2.png

Warto pamiętać że przypadek opisany w tym kursie – rozpoznawanie nielegalnego wydobycia bursztynu – jest tylko jednym z przykładów. Ten sam proces umożliwia zastosowanie uczenia maszynowego do wielu różnych zadań dziennikarskich, a nawet do analizy innych rodzajów treści niż obrazy. Przybliżymy kilka przykładów odmiennych zastosowań na końcu tego kursu. Wykonując to ćwiczenie należy pamiętać, aby skupić się na procesie, a nie na tym konkretnym studium przypadku.


Przed rozpoczęciem właściwego ćwiczenia musimy poświęcić kilka minut na zapoznanie się z narzędziem, którego nauczymy się używać na kolejnych lekcjach, i przygotowanie go do pracy: Google Cloud AutoML Vision.

image46_2.png
Gratulacje! To już koniec Prowadzenie śledztw dziennikarskich z użyciem uczenia maszynowego in progress
Recommended for you
Jak oceniasz tę lekcję?
Twoja opinia pomoże nam w ciągłym udoskonalaniu naszych lekcji.
Wyjść i wyzerować postęp?
Jeśli opuścisz tę stronę, utracisz cały postęp w bieżącej lekcji. Czy na pewno chcesz kontynuować i wyzerować postęp?