P.c{font-size:75%;text-align:right;}img{border:0;padding:1px;}table{display:table;border-spacing:10px;}td{display:table-cell;padding:10px;vertical-align:top;}/*Обратная связь и подписка - кнопки*/ .buttons{background:#e0ffff;color:#dc143c;font-weight:700;border:1.5px solid black;border-radius:4px;transition:0.4s;}.buttons:hover {background-color:#4CAF50;color:white;box-shadow:0 12px 16px 0 rgba(0,0,0,0.24), 0 17px 50px 0 rgba(0,0,0,0.19);cursor:pointer;}

Без них Паутина осталась бы малопривлекательным хранилищем разрозненной информации, которой было бы затруднительно пользоваться. Россия является одним из немногих государств, имеющих собственные интернет-технологии индексирования и поиска информации в Глобальной сети. Помимо нашей страны, национальные поисковые системы доминируют только в США, Китае, Южной Корее и Чехии.

Разработка и развитие поисковых систем неразрывно связаны с достижениями «машинного обучения» — области знаний, которая зародилась в 50-е годы. Именно тогда, в эпоху «холодной войны» и повсеместного применения радиолокации, возникла задача автоматической сортировки обнаруживаемых целей по принципу «свой–чужой», поскольку при большом числе фиксируемых объектов «живой» оператор не мог этого делать достаточно быстро.

Сегодня принципы машинного обучения широко используются для обработки значительных массивов информации, например для распознавания текста, изображений, образов и голоса. По словам генерального директора «Яндекса» Аркадия Воложа, развитием теорий машинного обучения занимаются разные научные школы, но основой такой деятельности являются общие и достаточно простые принципы: человек описывает исследуемый объект с помощью множества факторов, «объясняет» машине на примерах, как следует делать выбор, а потом машина начинает самостоятельно определять самые важные факторы и формулировать правила поиска решений. Другими словами, обучив машину на тысяче примеров, мы получаем возможность автоматизировать обработку миллионов объектов.

Наибольший авторитет имеют две школы машинного обучения. Метод одной из них, созданной отечественными учеными Владимиром Вапником и Алексеем Червоненкисом, ныне работающим в «Яндексе», получил название Support Vector Machines. Сейчас SVM, позволяющий быстро анализировать до сотни факторов, используется всеми поисковыми системами Интернета, в том числе Google и Yandex. Другой метод, Boosting, был разработан американцами Робертом Шарипе и Джеромом Фридманом; их детище работает очень медленно, зато может анализировать тысячи факторов.

Алгоритм TreeNet, применяемый в методе Boosting, по праву считается лучшим в области машинного обучения. Именно TreeNet был задействован группой сотрудников «Яндекса» под руководством Андрея Гулина и Павла Карповича при разработке принципиально новой поисковой машины MatrixNet, запущенной компанией 17 ноября 2009 года. Основой решения, рассказывает директор по технологиям «Яндекса» Илья Сегалович, стали устойчивые решающие правила, в которых используются матричный принцип, кластеризация вычислений и учет каждого обучающего примера. Комбинация этих и ряда других принципов позволила устранить основной недостаток машинного обучения — излишнюю «заумность» правил, самостоятельно формулируемых машиной после анализа информации. В результате удалось получить технологию, обеспечивающую при поиске учет тысяч факторов и одновременно быструю работу.

Как сообщил Волож, новая технология позволила увеличить точность поиска на порядок. После запуска MatrixNet произошел настоящий скачок качества поиска — в числовом значении этот показатель увеличился на 5%. Дабы оценить успешность проекта, достаточно сказать, что ввод в эксплуатацию новой версии поисковика оправдан уже в том случае, когда он дает прирост качества 0,1%.

По мнению Воложа, принципы технологии MatrixNet будут реализованы всеми ведущими поисковыми системами уже в этом году. Однако в «Яндексе» успели в полной мере воспользоваться полученной форой: впервые с октября 2006 года рыночная доля «Яндекса» на российском рынке превысила 60%.

Check Point: троян Emotet остается главной угрозой

Команда исследователей Check Point Research, подразделение Check Point Software Technologies Ltd. опубликовала отчет Global Threat Index с самыми активными угрозами в январе 2021 года. Исследователи сообщили, что несмотря на международную операцию по...

IDC: в 2021 году рынок технологий искусственного интеллекта будет расти еще быстрее

23:40 26.02.2021 |-nbsp;-nbsp; 1706 ...

Онлайн-банкинг «Сбербизнес» предложил клиентам возможность объединять несколько учетных записей

Корпоративные клиенты «Сбера» теперь могут объединять свои учётные записи одной и более организаций для наиболее удобной работы с интернет-банком «Сбербизнес»....

IDC: Локомотивом развития облачного рынка стали PaaS-сервисы

По оценкам аналитиков, оборот российского рынка публичных облачных сервисов в 2020 году достиг 1 млрд долл....

Исследование ИЦ «Ай-Теко»: Россия на третьем месте по числу патентных заявок на блокчейн-технологии

Центр интеллектуальной собственности «Сколково» завершил разработку патентного ландшафта по технологии блокчейн. Анализ и патентный поиск среди массива опубликованных в мире патентов и патентных заявок выявил 357 патентных семейств по направлениям в ...

[Популярные социальные сети][*Добавить сайт]


Группы: ВК|Fb|Tw|OK

Рубрики | Каталог | Новости | Контакты |
/*Выпадайка (простая) - для рубрик справа/внизу*/.advert ul, .content ul{list-style:none;}.rubcontent [type=email], .rubcontent [type=submit]{display:block;margin:1px auto;}.rubcontent{display:block;line-height:25px;border-radius:5px 10px 0 0;border:1px solid #542437;}.cd-accordion-menu li, .list_menu_compact li, .cd-accordion-menu_ya-share2 li{padding:0;margin-left:20px;}/*а вот собственно и само действие#go:checked ~ .menu_1{ display:block;}#go:checked ~ .list_menu_compact{ display:none;}.go:checked label span{ display:block;}#go_7:checked + .equiv_7 b1{color:red;}.go_8:checked + label ul{background: #fc0;}*/.hidden, .cd-accordion-menu ul, .hidden:checked + label .equiv{display:none;}.hidden:checked + label + ul, .hidden:checked + label .trigramma{display:inline;}/*Карта сайта - свернуть/развернуть: ВСЕ - пока не все работает*/#checkbox_menu_all:checked + label + .cd-accordion-menu li ul{display:inline;}#checkbox_menu_all:checked + label + .cd-accordion-menu{display:none;}#checkbox_menu_all:checked + label + .cd-accordion-menu + .cd-accordion-menu_ya-share2{display:none;}@media (min-width:801px){/*Моб.меню - скрыть*/ #mob_menu{display:none;}/*Новости - анонс*/ #phablet td{display:block;}}
ГлавнаяНовостиНовостиНовости, 201210Новости, 201210 → «Яндекс» становится умнее