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Forecasting shark Attack Risk Using AI: A Deep Learning Approach

Journal of Data Analysis and Information Processing 2023年第4期11卷 360-370页

作者： Evan Valenti SafeWaters.AI Boston USA

This study aimed to develop a predictive model utilizing available data to forecast the risk of future shark attacks, making this critical information accessible for everyday public use. Employing a deep learning/neural network methodology, the system was designed to produce a binary output that is subsequently classified into categories of low, medium, or high risk. A significant challenge encountered during the study was the identification and procurement of appropriate historical and forecasted marine weather data, which is integral to the model’s accuracy. Despite these challenges, the results of the study were startlingly optimistic, showcasing the model’s ability to predict with impressive accuracy. In conclusion, the developed forecasting tool not only offers promise in its immediate application but also sets a robust precedent for the adoption and adaptation of similar predictive systems in various analogous use cases in the marine environment and beyond.

关键词： deep learning shark research predictive ai marine biology neural network machine learning shark attacks data science shark biology forecasting

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