Os alunos da Universidade Técnica de Munique, na Alemanhã, criaram um algoritmo para prever quais são os personagens com maiores chances de morrer na última temporada de Game of Thrones.
Para tanto, os estudantes do curso de ciências da computação extraíram dados da Wiki dos livros e da série. Após esta etapa, o algoritmo (com base em aprendizado de máquinas), utilizou o método de Sobrevivência Bayesiana.
Também chamada de Inferência Bayesiana, a técnica analisa a relação entre diferentes elementos, tais como a longevidade de uma personagem; semelhante ao que fazem estudos científicos, usados para tratamentos.
O método leva em conta que, a cada ano de sua vida, cada personagem tem uma probabilidade de morrer, levando em conta a presença ou ausência de certas propriedades.
Dependendo das propriedades, alguns personagens têm mais chances de morrer do que outros. Os elementos levados em conta foram os seguintes: a casa, relacionamentos, títulos, se eram personagens de grande ou pequena importância e o gênero.
O time de estudantes também informa que está fazendo uso de uma rede neural de algoritmos para prever a probabilidade de um personagem morrer em qualquer ano; utilizando de padrões mais complexos.
A rede neural usa o framework Keras (uma API escrita em Python), ao invés da Inferência Bayesiana, um método que leva em conta mais elementos e informações sobre um personagem para calcular suas chances de sobreviver.
Clique aqui para conferir as estatísticas sobre os personagens até o momento.
Fonte: The Enemy
