Поисковые алгоритмы. Ранжирование

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАПсихологияТрансгуманизмЛингвистика, обработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

RSS


RSS новости

Авторизация



Новостная лента форума ailab.ru

Последние новости

 

Главные новости

2017-11-18 22:38

Как Google определяет страницы низкого качества


поисковые алгоритмы

Какие факторы Google принимает во внимание, оценивая качество страниц, и как определить страницы низкого и высокого качества самостоятельно? Эти вопросы стали темой очередного выпуска Whiteboard Friday от Moz.

Автор – Рэнд Фишкин, основатель Moz, признанный эксперт в области поискового маркетинга и SEO, постоянный участник тематических конференций.

В этом выпуске мы поговорим о том, как понять, расценивает ли Google страницу как низкокачественную, и какие шаги по оптимизации стоит

2017-10-15 14:38

Как новый алгоритм Яндекса «Королёв» повлияет на продвижение


поисковые алгоритмы, ит новости

Как новый алгоритм Яндекса «Королёв» повлияет на продвижение

22 августа «Яндекс» презентовал новый алгоритм ранжирования «Королёв», основанный на принципах нейронной сети. По словам компании, теперь поиск «Яндекса» будет точнее распознавать запросы пользователей не по прямым фразам, а по смыслу.

До этого в прошлом году «Яндекс» запустил алгоритм «Палех», который точнее понимал «длинный хвост» запросов, редко встречающихся в поиске из-за многословности или неточности.

Как новый

2017-10-13 10:52

Как это работает? | Поисковая система


поисковые алгоритмы

Первой компьютерной программой для поиска в Интернете стала Арчи, созданная в 1990 году студентами из Монреаля. Она скачивала списки всех файлов со всех доступных FTP-серверов и строила базу данных, в которой можно было выполнять поиск по именам файлов. Первой полнотекстовой поисковой системой стала «WebCrawler», запущенная в 1994 году и индексирующая ресурсы при помощи робота. Она позволяла пользователям искать по любым словам, расположенным на любой веб-странице. В 1998 году Ларри Пейдж и

2017-09-28 12:11

Как придумать заголовки с высоким CTR?


поисковые системы

Как придумать заголовки с высоким CTR?

Заголовки — наше все. По статистике 80% пользователей не читают статьи дальше заголовка, а время, за которое человек решает, останется ли он на странице или уйдет с нее, равно 5 секундам. Интернет-читатели стали более искушенными, и все сложнее привлечь их внимание. Теперь специалистам приходится больше времени уделять созданию контента, чтобы всеми возможными способами бороться за пользователей и их время.

Если в традиционной журналистике

2017-09-26 15:02

Новые алгоритмы Гугл и Яндекс заставляют хвататься за голову seo-специалистов по всему миру


новости ит, поисковые системы

Новые алгоритмы Гугл и Яндекс заставляют хвататься за голову seo-специалистов по всему миру. В 2014 году наступил seo-апокалипсис. На IBC Russia 2014, после отличной презентации на тему поисковой оптимизации, выполненной в сеттинге игры «Фоллаут», все поняли – мир никогда не станет прежним. Классические способы продвижения и оптимизации ушли в небытие, выжили лишь сильнейшие специалисты, которые смогли приспособиться к новому миру. С тех самых пор оптимизаторы живут в страхе перед фортелями со

2017-09-22 00:10

6 поисковиков, которые лучше, чем Google


ит новости, поисковые алгоритмы

6 поисковиков, которые лучше, чем Google

Речь вовсе не о «Яндексе» или Bing. Есть поисковые сервисы, которые действительно лучше, чем все лидеры рынка. Но если эти поисковики такие классные, то почему о них мало кто знает? Давайте разберёмся и исправим ситуацию.

На первый взгляд может показаться, что быть лучше Google может только «Яндекс», да и то не факт. Эти компании вкладывают в инновации и развитие огромные суммы. Неужели хоть у кого-то есть шанс не только соперничать с

2017-09-16 13:32

"Технология Machine Learning основана на том, во что кликают пользователи, возвращаются или нет, как переформулируют поисковые запросы - и машина сама начинает писать код формулы


поисковые системы

"Технология Machine Learning основана на том, во что кликают пользователи, возвращаются или нет, как переформулируют поисковые запросы - и машина сама начинает писать код формулы. Как обучить на малом количестве запросов? Искусственный интеллект и нейронные сети позволили разобраться с низкочастотными запросами". - Выступает Елена Колмановская, консультант, сооснователь компании "Яндекс" с лекцией "Новые технологии - руки, голова или что-то ещё?"

2017-06-07 08:25

Украинский «Яндекс»: неудачная попытка политической маскировки


городские сумасшедшие, кибербезопасность, поисковые системы

  В продолжение давления на российские поисковые системы и соцсети киевские и одесские офисы «Яндекса» подверглись обыскам со стороны СБУ. Основанием стала статья 111 УК Украины — «Государственная измена». Чем заслужил «Яндекс» подозрение в угрозе информационной безопасности Украины, обсуждает обозреватель ИА REGNUM Сергей Гуркин.

И раз уж «Яндекс» не убеждает выраженная в поговорке народная мудрость, он мог бы обратиться к

2017-03-27 12:08

Как при помощи SEO добыть ценные данные для своего бизнеса


поисковые системы

Автор: Диана Зилецкая, ведущий SEO-аналитик SE Ranking

Big Data, Data Mining, Machine Learning — мы уже несколько лет обсуждаем эти тренды и их потенциал, который можно использоваться для того, чтобы узнать своего клиента поближе, быть с ним на одной волне или даже опережать его потребности. Но пока исследователи пытаются создать, а вендоры — продать нам еще несовершенный продукт для обработки больших данных, может воспользоваться тем, что у нас под рукой? Я имею в виду — поисковые системы,

2017-02-16 22:13

Что мы знаем о ранжировании в Instagram


алгоритмы ранжирования

Cооснователь сервиса One Million Likes Александр Полторацкий написал для vc.ru статью о теории ранжирования в Instagram, которую он вывел, основываясь на истории развития алгоритмов Facebook и Instagram, а также на выступлениях и статьях их инженеров.

See the Moments You Care About First

15 марта 2016 года Instagram объявил об изменении принципа формировании ленты публикаций. Показ фото и видео стал базироваться на новом алгоритме, определяющем заинтересованность в содержании

2017-01-15 19:45

Производительность Java: настоящее и будущее


разработка по, поисковые системы

Уже два десятилетия активно плодятся мифы о том, что приложениям на Java свойственны проблемы с производительностью. Одновременно с этим на Java создаются по-настоящему высоконагруженные системы. Кто же в конечном итоге прав? Чтобы составить мнение о том, как сейчас обстоят дела с производительностью Java, мы обратились к двум заинтересованным сторонам: создателям самой Java и клиентам, использующим Java в своих системах. На наши вопросы любезно согласились ответить Алексей Шипилёв (Oracle) и

2017-01-07 23:06

6 SEO-экспериментов, которые заставляют задуматься


ИТ-гиганты, поисковые системы

В области поисковой оптимизации нет недостатка в теориях и рекомендациях. Но вперёд отрасль двигают эксперименты.

Все актуальные лучшие практики – это результат проведённых ранее экспериментов – как успешных, так и провальных. Всё, что мы делаем в SEO, даёт возможность для обучения и повышения эффективности.

Хотя Google открыт к общению с вебмастерами, сотрудники поиска не раскрывают всей той информации, которая нужна для успешного продвижения сайта.

Ниже описаны 6 экспериментов,

2017-01-06 19:12

7 трендов в SEO, которые будут преобладать в 2017 году


алгоритмы ранжирования

7 трендов в SEO, которые будут преобладать в 2017 году

Джейсон ДеМерс. Выпускник Вашингтонского университета 2008 года, имеет степень в бизнес-маркетинге. После окончания университета моментально «влился» в мир поискового продвижения сайтов и онлайн-маркетинга. В апреле 2010 года открыл компанию AudienceBloom и с тех пор стал вести свои колонки на сайтах Search Engine Journal, Search Engine Watch и Huffington Post. Ведёт лекции по маркетингу в Вашингтонском университете и в данный момент

2016-12-30 14:18

Экспертный опрос: Сделает ли машинное обучение поиск человечнее


алгоритмы ранжирования, it новости

Машинное обучение в большей степени используется для автоматизации сложных задач. То есть, само по себе оно ничего не решает. И более того, термин появился еще в 50-х годах прошлого века, но для реализации обучения должны быть технологии и задачи (или цели), именно они помогают формировать наше будущее, подгоняя друг друга.

Сейчас поиск использует машинное обучение, но это никак не связано с человечностью. Как только возникнут соответствующие задачи, появятся нужные технологии, тогда мы уже

2016-12-23 17:01

Лонгрид про лонгрид: чем полезны длинные тексты?


алгоритмы ранжирования, ИТ-гиганты

Лонгрид про лонгрид: чем полезны длинные тексты?

Еще относительно недавно все вокруг твердили о том, что в Сети главный тренд – это короткие тексты. Дескать, человеку дорого его время и читать длинную простыню он не будет. Однако это утверждение не совсем правдиво. В Интернете мы не только развлекаемся, но и учимся, в этом нам как раз помогают объемные тексты, так что они сейчас на пике популярности. Появился даже специальный жанр, названный лонгридом (от англ. long “длинный” и to read

2016-12-06 17:18

Microsoft: поисковая строка исчезнет к 2027 году


поисковые алгоритмы

Поле для ввода поисковых запросов полностью выйдет из употребления к 2027 году. Такой прогноз дали 17 сотрудниц исследовательского подразделения компании Microsoft, отвечая на вопрос о самых вероятных технологических инновациях на ближайшее десятилетие.

Заместитель управляющего директора в редмондской лаборатории Сьюзан Дюмэ выразила мнение, что системы глубокого обучения (алгоритмы, которые учат нейросети "думать" и выстраивать логические цепочки) значительно улучшат релевантность

2016-11-20 13:06

Самое полное руководство по анализу социальных медиа


big data, поисковые алгоритмы

В современном динамичном мире нам, человекам, свойственно всё и всех быстренько разложить по полочкам и засунуть в привычные ящички. Иначе не выжить.

Отсюда и «попадалово»: пока одни рассовывают по старым ящичкам, лидеры – создают новые. Кто первый встал – того и тапки (ящичек). В помощь будущим лидерам маркетинга, PR и Big Data Scientist мы сделали очередной полезный перевод с подробным объяснением чем отличается «Анализ Social Media» от ящичка «Мониторинг Social Media».

P.S.

2016-11-09 18:58

Сейчас в Интернете активно используется более 1700 поисковиков


поисковые системы, ИТ-гиганты, лингвистика

Сейчас в Интернете активно используется более 1700 поисковиков. Для России наиболее полезными и интересными, на мой взгляд, являются следующие:

new http://www.yacy.net/ - децентрализованная поисковая система, работающая по принципу сетей P2P. Каждый компьютер, на котором установлен основной программный модуль, сканирует интернет самостоятельно, то есть является аналогом поискового робота. Полученные результаты собираются в общую базу, которую используют все участники YaCy.

new

2016-11-06 19:45

Производительность Java: настоящее и будущее


алгоритмы ранжирования, Семинары

Уже два десятилетия активно плодятся мифы о том, что приложениям на Java свойственны проблемы с производительностью. Одновременно с этим на Java создаются по-настоящему высоконагруженные системы. Кто же в конечном итоге прав? Чтобы составить мнение о том, как сейчас обстоят дела с производительностью Java, мы обратились к двум заинтересованным сторонам: создателям самой Java и клиентам, использующим Java в своих системах. На наши вопросы любезно согласились ответить Алексей Шипилёв (Oracle) и

2016-11-03 09:07

Искусственный интеллект в поиске. Как Яндекс научился применять нейронные сети, чтобы искать по смыслу, а не по словам


искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети, поисковые системы

Сегодня мы анонсировали новый поисковый алгоритм «Палех». Он включает в себя все те улучшения, над которыми мы работали последнее время.

Например, поиск теперь впервые использует нейронные сети для того, чтобы находить документы не по словам, которые используются в запросе и в самом документе, а по смыслу запроса и заголовка.

Уже много десятилетий исследователи бьются над проблемой семантического поиска, в котором документы ранжируются, исходя из смыслового соответствия запросу. И

2016-06-24 23:52

Google использует RankBrain при обработке каждого поискового запроса


машинное обучение и анализ данных, ИИ проекты, искусственный интеллект, поисковые системы

Google использует систему машинного обучения Rank Brain при обработке каждого поискового запроса. В прошлом году с её помощью обрабатывалось лишь 15% запросов.

Система также влияет на ранжирование результатов поиска - если не всех, то многих.

Кроме того, RankBrain является сигналом ранжирования. Среди сотен сигналов, которые использует Google, этот считается третьим по важности - после контента и ссылок.

Каким образом RankBrain влияет на ранжирование результатов поиска? По мнению

2016-06-08 15:44

Разработчики Яндекс.Браузера о технической стороне Дзена, персональных рекомендаций на основе машинного обучения и нейросетей


искусственные нейронные сети, машинное обучение Python, поисковые системы

В будущем, как нам кажется, все популярные браузеры выйдут за рамки программ для открытия веб-страниц и научатся лучше понимать людей, которые ими пользуются. Сегодня я расскажу вам, каким мы видим это будущее на примере персональной ленты Дзен в Яндекс.Браузере, которая теперь доступна пользователям Windows, Android и iOS.

Несмотря на кажущуюся простоту, в основе Дзена лежат довольно сложные технологии. Я расскажу немного о том, как это реализовано у нас, где и почему мы использовали

2016-02-06 15:05

Ранжирование и машинное обучение


машинное обучение, пример нейронной сети, поисковые алгоритмы

Сейчас уже сложно придумать такой запрос, по которому находится меньше десятка страниц. А по многим запросам результатов поиска - миллионы. И со временем их становится всё больше - интернет очень быстро растет. Поэтому поисковой системе уже недостаточно просто показать все страницы со словами из запроса - чтобы найти подходящий ответ, человеку придется листать десятки страниц с результатами поиска. Поисковая система должна расположить найденные страницы в нужном порядке - так, чтобы сверху
 

2017-10-31 19:17

Алгоритм «Королёв» — очередная порка сеошников откладывается


новости ит, поисковые системы

Как никогда весь «сеошный» мир ждал запуска нового алгоритма ранжирования, анонсированного 22 августа 2017 года. Ещё бы, подобные анонсы – вещь для Яндекса абсолютно нетипичная, обычно они предпочитают не распространяться о своих планах, и сообщают об очередном релизе алгоритма ранжирования постфактум. Из редких анонсов вспоминается, пожалуй, лишь только анонс на Yet another Conference on Marketing-2013 платформы «Острова», жизненный путь которой, впрочем, оказался весьма печальным – в итоге

2017-10-29 23:03

017. Тысяча и один фактор ранжирования — Тимофей Хаткевич


Семинары, поисковые системы

Лекция «Тысяча и один фактор ранжирования» от Тимофея Хаткевича, сотрудника компании «Яндекс».

Лекция затронет следующие вопросы:

— Какие методы машинного обучения справляются с задачей ранжирования лучше и как подготовить данные для их эффективного применения?

— Какие числовые факторы-признаки описывают связь ранжируемых документов и пользовательского запроса лучше, а какие — хуже?

В докладе также пойдет речь об организации процесса исследований при наличии огромных объемов

2017-10-05 13:51

Создатель Open Data Science о Slack, xgboost и GPU


машинное обучение, big data, поисковые алгоритмы, искусственные нейронные сети, реализация нейронной сети

Сообщество Open Data Science (ODS) уже известно на Хабре по открытому курсу машинного обучения (OpenML). Сегодня мы поговорим с его создателем об истории ODS, людях и наиболее популярных методах машинного обучения (по версии Кaggle и проектам индустрии). За интересными фактами и технической экспертизой — прошу под кат.

Алексей Натекин natekin . Основатель ряда проектов, связанных с машинным обучением и анализом данных. Диктатор и координатор Open Data Science — крупнейшего в Восточной Европе

2017-09-19 10:43

Как мы обучали приложение Яндекс.Такси предсказывать пункт назначения


машинное обучение Python, реализация нейронной сети, ИИ проекты, поисковые системы, Реализация ИИ

Представьте: вы открываете приложение, чтобы в очередной раз заказать такси в часто посещаемое вами место, и, конечно, в 2017 году вы ожидаете, что все, что нужно сделать – сказать приложению «Вызывай», и такси за вами тут же выедет. А куда вы хотели ехать, через сколько минут и на какой машине — все это приложение узнает благодаря истории заказов и машинному обучению. В общем-то все, как в шутках про идеальный интерфейс с единственной кнопкой «сделать хорошо», лучше которого только экран с

2017-08-26 19:03

Курс «Информационный поиск»


алгоритмы ранжирования

Русскоязычный курс от Computer Science Center, рассматривающий базовые методы информационного поиска: получение и подготовка данных, индексирование, ранжирование, оценка качества; а также темы, актуальные в последние несколько лет: машинное обучение для ранжирования, онлаи?н оценка, тематические модели, агрегированныи? поиск и т. д.

Для прохождения курса требуются базовые знания математического анализа, статистики, а также алгоритмов и теории сложности.

2017-08-26 09:52

Новый алгоритм «Яндекса» против поиска Google


поисковые алгоритмы, ИТ-гиганты, ит новости

Насколько «Королёв» понимает смысловые запросы пользователя.

22 августа «Яндекс» обновил поисковую систему, встроив в неё алгоритм «Королёв», который работает на основе нейронных сетей. По словам представителей компании, систему «научили» понимать запросы пользователей по смыслу, а не по конкретным словам.

По задумке, это поможет пользователям, которые не помнят или не знают конкретного названия фильма, песни или имени знаменитости, найти его в поиске благодаря первой

2017-08-22 20:27

Как Яндекс научил искусственный интеллект понимать смысл документов


алгоритмы ранжирования

Сегодня мы расскажем о новой поисковой технологии «Королёв», которая включает в себя не только более глубокое применение нейронных сетей для поиска по смыслу, а не по словам, но и значительные изменения в архитектуре самого индекса.

Но зачем вообще понадобились технологии из области искусственного интеллекта, если еще лет двадцать назад мы прекрасно находили в поиске искомое? Чем «Королёв» отличается от прошлогоднего алгоритма «Палех», где также использовались нейронные сети? И как

2017-08-13 13:14

ЛЕОНИД ЯКУБОВИЧ УМЕР? Или как работает поиск Яндекса


поисковые алгоритмы, ит новости

Для начала давайте представим себя в детстве, как мы сидим в песочнице и с наслаждением создаем различные замысловатые конструкции, лепим замки, куличики, и после всех наших кропотливых усилий, построив идеальный замок из песка, мы страшно собою довольны и гордимся результатом своей работы. Но тут вдруг появляется соседский мальчишка Ленька и безжалостной ногой разрушает все, что мы создали. Сначала нам обидно в таких ситуациях, а потом мы учимся защищать то, что нам дорого.

Инженеры

2017-08-09 08:01

Что мы знаем о ранжировании поисковой выдачи?


ИИ проекты, поисковые системы

  Давайте по порядку. На расцвете поисковиков, например, того же Яндекса, не было сложных алгоритмов ранжирования. Интернет был по карману только обеспеченным слоям общества, запросы которых вместе с требований к интернету были вполне приемлемы. Забили запрос, получили ответ и нормально.

Перемотаем ленту лет так на 10 вперед... Интернет уже особо не роскошь, количество пользователей существенно выросло, а вместе с ними количество запросов и предложений. Сайтов стало очень много и

2017-07-22 17:06

Neural conversational models: как научить нейронную сеть светской беседе. Лекция в Яндексе


изучение социальных сетей, чатбот, нейросеть пример, искусственный интеллект, поисковые системы

Хороший виртуальный ассистент должен не только решать задачи пользователя, но и разумно отвечать на вопрос «Как дела?». Реплик без явной цели очень много, и заготовить ответ на каждую проблематично. Neural Conversational Models — сравнительно новый способ создания диалоговых систем для свободного общения. Его основа — сети, обученные на больших корпусах диалогов из интернета. Борис hr0nix Янгель рассказывает, чем хороши такие модели и как их нужно строить.

Под катом — расшифровка и

2017-06-11 17:55

Как устроен поиск Яндекса: о чём невозможно прочитать. Запись трансляции


поисковые системы

? Подборка видеоуроков по продвижению в Яндекс:

- Как устроен поиск Яндекса: о чём невозможно прочитать.

- Тысяча и один фактор ранжирования.

- Смысловое соответствие текстов в ранжировании.

- Яндекс изнутри: как машинное обучение делает поиск умнее.

- Яндекс изнутри: инструменты разработчиков поиска.

- Поиск Яндекса с инженерной точки зрения.

2017-05-30 23:11

Как учится и отвечает на вопросы когнитивная система IBM Watson. Часть 1


ИИ проекты, искусственный интеллект, поисковые системы

За последний десяток лет технологии шагнули далеко вперед. Интернет вещей, облачные системы, формы искусственного интеллекта, нейросети и когнитивные технологии. Все это появилось относительно недавно, но все это активно меняет нашу жизнь. IBM прикладывает значительные усилия, чтобы изменения были положительными. Делается все это не удовольствия ради, а с вполне практической целью. Дело в том, что потребности современной науки и бизнеса чрезвычайно велики. И для того, чтобы эти потребности

2017-05-06 18:50

Определение понятия информационного поиска. Обзор курса. Обзор существующих поисковых систем.


алгоритмы ранжирования

В нашем курсе мы хотим рассказать об основных методах, применяемых при создании поисковых систем. Некоторые из них – хороший пример смекалки, некоторые показывают, где и как может применяться современный математический аппарат.

Все пользователи интернета имеют опыт работы с поисковыми системами, регулярно вводят туда запросы и получают результаты. Поисковые системы стали настолько привычными, что уже сложно себе представить, что когда-то их не было, а качество современного поиска

2017-04-17 21:07

1. ИНФОПОИСК. Введение | Технострим


поисковые системы

Курс «Информационный поиск» от Технострим Mail.Ru Group.

В этом курсе рассказывается об основных методах, применяемых при создании поисковых систем. Некоторые из них – хороший пример смекалки, некоторые показывают, где и как может применяться современный математический аппарат.

Авторы курса – создатели поисковой системы на портале Mail.Ru – обладают большим опытом разработки систем искусственного интеллекта, многие имеют опыт преподавания.

Часть 1:

1. Введение.

2.

2017-04-02 12:01

Использование технологий машинного обучения


поисковые системы, машинное обучение Python

Каждый день поисковые системы отвечают на десятки миллионов запросов. Программу, в которой предусмотрен каждый запрос, написать невозможно. Поисковая система должна уметь сама выбирать из множества документов наиболее релевантный. Для этого нужно научить ее обучаться. Термин «машинное обучение» означает попытку научить компьютер решать задачи, путь решения которых сложно формализовать. В результате машинного обучения компьютер может демонстрировать поведение, которое в него не было явно

2017-03-09 16:35

Нейросеть Google научилась распознавать объекты на видео


ИТ-гиганты, поисковые системы

Главный ученый в области искусственного интеллекта и машинного обучения в Google Cloud Фей-Фей Ли рассказала о новой технологии, способной "узнавать" объекты на видео. Выступая на конференции Next Cloud, она представила интерфейс Video Intelligence API, благодаря которому компьютерные алгоритмы могут "понять" суть того или иного ролика.

В качестве примера Ли включила короткое рекламное видео, а новый API сумел распознать таксу, как только собака появилась в кадре, и прийти к выводу, что

2017-02-17 17:30

Яндекс изнутри: как машинное обучение делает Поиск умнее, 9 февраля 2017, Москва — События Яндекса


алгоритмы ранжирования, машинное обучение и анализ данных

Опубликованы видеозаписи докладов и презентации со встречи «Яндекс изнутри: как машинное обучение делает Поиск умнее», которая прошла в московском офисе 9 февраля.

На встрече мы поговорили о машинном обучении и его применении в Поиске, о методах понимания и синтеза речи, картинок и текста, о нейронных сетях и новейших алгоритмах компьютерного зрения. Ключевые специалисты команд нашего Поиска рассказали о созданных в Яндексе инструментах и инфраструктуре для машинного обучения, а также о

2017-02-10 02:34

Яндекс изнутри: как машинное обучение делает Поиск умнее


машинное обучение Python, Семинары, поисковые системы

На встрече «Яндекс изнутри: как машинное обучение делает Поиск умнее» мы говори ...

2017-02-03 14:31

В Facebook появился текстовый поиск картинок «по смыслу»


поисковые алгоритмы, искусственные нейронные сети, ИТ-гиганты, новости ит

В социальной сети Facebook появился текстовый поиск по картинкам, который реализован с помощью технологий глубокого машинного обучения.

Благодаря поиску картинок по текстовому описанию пользователи могут находить нужные изображения среди больших массивов картинок. Подобными возможностями, например, обладают некоторые интернет-поисковики, в том числе Google и Яндекс, также интеллектуальный поиск картинкам есть у сервиса Pinterest. Поскольку пользователи социальных сетей зачастую

2016-11-03 20:51

Лекция 1. Введение. Оценка качества информационного поиска


поисковые алгоритмы, Семинары

Информационный поиск (осень 2016)

Курс рассматривает базовые методы информационного поиска: получение и подготовка данных, индексирование, ранжирование, оценка качества; а также темы, актуальные в последние несколько лет: машинное обучение для ранжирования, онлаи¶н оценка, тематические модели, агрегированныи¶ поиск и т.д.

Лекция 1. Введение. Оценка качества информационного поиска (оффлайн)Лекция 2. Оценка качества информационного поиска (онлайн)Лекция 3. Получение данных для поискаЛекция 4.

2016-11-03 00:11

Яндекс запустил новый алгоритм поиска под названием Палех на основе нейронных сетей


лингвистика, поисковые системы

Мы запустили новый поисковый алгоритм - «Палех». Он позволяет поиску Яндекса точнее понимать, о чём его спрашивают люди. Благодаря «Палеху» поиск лучше находит веб-страницы, которые соответствуют запросам не только по ключевым словам, но и по смыслу. За сопоставление смысла запросов и документов отвечает поисковая модель на основе нейронных сетей.

«Длинный хвост»

Каждый день поиск Яндекса отвечает примерно на 280 миллионов запросов. Какие-то из них,

2016-07-20 18:11

Яндекс.Толока. Как люди помогают обучать машинный интеллект


машинное обучение Python, поисковые системы

Вот уже полтора года в Яндексе для совершенствования поисковых алгоритмов и технологий машинного интеллекта применяется платформа Толока. Может показаться удивительным, но все современные технологии машинного обучения в той или иной степени нуждаются в человеческих оценках.

Люди оценивают релевантность эталонных документов поисковым запросам, чтобы на них ориентировались формулы ранжирования в поиске; люди переписывают аудиозаписи в текст, чтобы на этих данных настроился алгоритм голосового

2016-06-29 15:45

Новая система ранжирования сайтов от Google


искусственный интеллект, поисковые системы

По данным Search Engine Land, компания Google стала использовать систему машинного обучения RankBrain при обработке всех поисковых запросов. Год назад эта система обрабатывала лишь 15 процентов поискового трафика. Это нововведение незаметно обычным пользователям, но в перспективе оно окажет огромное влияние на интернет.

RankBrain используется для генерации наиболее оптимальной поисковой выдачи по запросу пользователя и проверяет релевантность показанной информации с помощью сложного анализа,