Вместо тысячи слов: «Яндекс» научился искать по смыслу
Что такое нейронные сети, и как их применяют в поисковых системах? О новом алгоритме «Палех» Business FM рассказали в самой компании
Читать на полной версии«Яндекс» научился искать по смыслу, а не по словам. Компания встроила в свою поисковую систему новый алгоритм «Палех», который использует нейронные сети для обработки запросов. Искусственный интеллект помогает находить то, что пользователь хотел найти, а не то, что написал в строке поиска.
Как происходит поиск с помощью нейронных сетей, рассказывает представитель пресс-службы «Яндекса» Владимир Исаев:
Владимир Исаев представитель пресс-службы «Яндекса» «Мы экспериментируем с нейронными сетями в поиске примерно с мая. Пионером в применении нейронных сетей был поиск по картинкам, которые мы научили, например, не только понимать, что перед нами портрет человека, но и правильно распознавать его эмоцию, например, радость, и, соответственно, правильно отвечать картинкой по запросу «радостное лицо». А большой поиск — это история куда более сложная, поэтому с мая экспериментировали и буквально недавно внедрили ее до конца, проверив все и убедившись, что все работает, как надо. «Палех» генерирует такой сигнал для поиска, который машинное обучение впоследствии может применить для правильного ранжирования документов. Всего таких факторов в «Яндексе» сейчас около полутора тысяч. Например, поведенческие факторы: машина понимает, когда человек кликнул на ссылку и доволен ли он результатом, и подстраивается под нужный результат. «Палех» сейчас, как мы видим на наших приборах, является одним из важнейших факторов ранжирования, но все-таки это один из факторов».
Что такое нейронные сети, и что дает их использование в поисковых системах, объясняет председатель правления Института развития Интернета Герман Клименко:
Разработчик из Вены смог при помощи нейросети улучшить качество снимков низкого разрешения. Герои голливудских блокбастеров моментально улучшают качество размытых снимков с камер видеонаблюдения, получая возможность разглядывать мельчайшие детали, пишет TJournal. По словам разработчика, ему удалось достигнуть схожего эффекта при помощи всего лишь 340 строк кода, который он выложил в открытый доступ в Интернете.