Как искусственный интеллект повлиял на поисковые системы
Наивный поиск
Обе системы используют технологию градиентного бустинга — метод машинного обучения для регрессии и классификации проблем. Метод производит модели прогнозирования в виде дерева решений. Это позволяет обрабатывать разнородные данные, поэтому можно использовать системы сразу в нескольких направлениях: например, в прогнозе погоды, навигаторе, блокировке спама и т.д.
Развитием технологии стал алгоритм «Королев», о введении которого объявили 22 августа 2017 года. В отличие от «Палеха», «Королев» сравнивает семантические векторы запросов и страниц целиком, а не только заголовков. При этом, помимо нейросетей, здесь задействовано машинное обучение на основе поведения людей. В роли асессоров выступают миллионы обезличенных пользователей.
В поисковых алгоритмах машинное обучение начали использовать в начале 2000-х. В «Яндексе» это была система «Матрикснет», которая обучалась на основе образцов, составленных специальными людьми — асессорами. В 2017 году «Яндекс» перешел на новую систему машинного обучения — Cat Boost, он дает более точные результаты в задачах ранжирования.
Размещая на Сайте информацию о ПДн потенциальные клиенты и контра-генты Оператора, выражают свое согласие на получение от Оператора инфор-мационных и рекламных сообщений, как по адресу электронной почты, так и по номеру мобильного телефона, сведения о которых размещены на Сайте.
У классического машинного обучения есть определенные ограничения — оно эффективно только при большом количестве данных. Метод отлично работает, когда пользователи запрашивают миллионы и тысячи одинаковых запросов, то есть когда сигнал очень явный и мощный. Однако поиск развивается в сторону уникальных, низкочастотных и многословных запросов.
Согласие может быть отозвано путем направления письменного обращения в ООО «Аплэб» (428018 г.Чебоксары ул.Нижегородская д.6 стр. 2 пом.4), в том числе, путем заполнения формы обратной связи на Сайте или направления письма по адресу электронной почты, указанному на Сайте.
