Я в последнее время часто играю в GeoGuessr - это игра, в которой по картинкам из Google Street View за ограниченное время нужно угадывать локацию. Естественно, к этой игре уже сделали 100500 deep learning читов, которые угадывают сильно лучше среднего игрока. Но я хотел поделиться другим наблюдением: успех в GeoGuessr похож на успех в классических ML проектах. Т.е. для победы нужно придумать фичи и собрать датасет.

Примеры фичей: с какой стороны дороги едут машины, на каком языке написаны вывески и знаки (наконец-то мне пригодилось умение отличать польский от чешского, а вот сербский с болгарским пока иногда путаю), что растет на полях (конечно, с ребятами из OneSoil в этом соревноваться нельзя), видны ли в окрестностях море или горы, насколько разбита дорога, насколько просматривается солнце через облака, какое распределение машин/мопедов...

Но без достаточного датасета (желательно настоящих путешествий, а не наигранных матчей) фичи не помогают. Например, я никогда не был в южном полушарии, и потому едва ли могу отличать страны в Латинской Америке и Африке.