Поисковые системы используют алгоритмы машинного обучения: - М | SEO блог

Поисковые системы используют алгоритмы машинного обучения:
- Матрикснет (Яндекс)
- Google RankBrain (часть основного поискового алгоритма «Колибри»)

В июле 2018 года Яндекс объявил об использовании нового алгоритма машинного обучения CatBoost.

Давайте разберём процесс машинного обучения на простом примере. Когда человеку дают попробовать яблоко, ему легко сказать, вкусное ли это яблоко или нет. А вот робот не может сказать, будет ли яблоко вкусным для людей. Но робот может для любого яблока вычислить процент содержания кислот или воды. Для машинного обучения необходима база асессоров (выборка людей, каждому из которых дадут попробовать несколько яблок, и человек должен по каждому фрукту сказать, считает ли он его вкусным, или нет).

После того, как робот получил от асессоров статистические данные, он ищет закономерности в их ответах. Например, он может заметить, что все яблоки, которые большинство людей сочли вкусными процент содержания кислот не превышает 0,9%, а процент содержания воды более 85%. И тогда программа может предположить, что все яблоки с такими характеристиками будут вкусными для людей.

Аналогично работают алгоритмы и в случае с качеством ответов на поисковые запросы. В качестве асессора Яндекса может быть каждый из нас, для этого достаточно зайти на сервис Толока. Там за деньги Вы сможете за деньги отвечать на вопросы Яндекса и помогать ему обучаться.
Тем, кто хочет погрузиться глубже в алгоритмы машинного обучения Яндекса, рекомендую видеозаписи курсов ШАД (школа анализа данных), которые находятся в открытом доступе.