Для анализа были взяты скриншоты из разнообразных видеоигр разных годов. И вот какие результаты вышли. В попытке понять по каким признакам были структурированы изображения в первом пункте я зашёл в тупик. По первой гипотезе изображения были стукрутрированы по цветовой гамме( темнее и светлее). Но по опросу среди одногруппников эта идея не нашла отклика. тут не было вообще никаких гипотез. даже при попытке двигать кластеры ничего не изменилось. Практика 2 Исходя из географии можно сделать вывод что большинство активных пользоватей было из России а именно( Основные из челябинска и москвы) Самым неожиданным показателем был один человек из нидерландов( по предположениям человек использовал впн) Также исходя из географии преобладает русский язык и в меньшинстве английский Данный график показывает что наша страница не очень привлекатаельна для пользователей. Самое долгое 2 минуты 36 секунд. средний показатель 54 секунды .
Задание 1 Первый текст был посвящён игровой студии, освещая историю её основания и творческий путь, однако автоматизированный анализ тональности ошибочно определил общую эмоциональную окраску текста как негативную, что входит в явное противоречие с его реальным содержанием и общим посылом. Данный текст был посвящён сложному политическому вопросу, касающемуся цензуры в видеоиграх, и его эмоциональная окраска была верно оценена аналитическим инструментом как смешанная, поскольку статья не занимала выраженной предвзятой позиции, а стремился к взвешенному освещению проблемы, рассматривая аргументы разных сторон, что в целом полностью соответствует нейтральному и аналитическому характеру материала Сравнивая результаты анализа тональности обоих текстов, можно сделать вывод о полном отсутствии между ними каких-либо совпадений: если в первом случае алгоритм продемонстрировал грубую ошибку, присвоив позитивному контенту негативную окраску, то во втором он отработал точно, корре...