Ключевые выводы
- GoogleМодель машинного обучения в омнибоксе Chrome адаптируется к привычкам пользователей, предоставляя более релевантные результаты на основе поведения при просмотре.
- Новая модель учитывает такие факторы, как время с момента последнего посещения веб-сайта, чтобы точно предсказать намерения пользователя.
- Машинное обучение для омнибокса будет доступно в последнем обновлении Chrome, M124, что улучшит взаимодействие с пользователем.
Если вы заядлый пользователь Chrome, велика вероятность, что вы часто используете омнибокс в повседневной жизни. И если вы понятия не имеете, что такое «омнибокс», то это то, что Google вызывает адресную строку в Chrome, названную так потому, что она делает гораздо больше, чем просто указывает на веб-сайты. Сейчас, Google внедряет в омнибокс модель машинного обучения, чтобы он мог изучать то, что вы хотите, и лучше обслуживать то, чего вы пытаетесь достичь при использовании Chrome.
Asus Обзор Chromebook Plus CX34: невероятно премиум-класс всего за 400 долларов
Asus Chromebook Plus CX34 устанавливает новый стандарт для доступных Chromebook премиум-класса, и за 400 долларов это просто воровство.
Google расширяет омнибокс Chrome с помощью модели машинного обучения
Как было объявлено в блоге Chromium, Джастин Доннелли, инженер-программист Chrome, обсуждает работу, которая была потрачена на создание омнибокса. Одним из самых важных отзывов, которые он получил по этому поводу, была система оценок; как омнибокс решает, чего хочет достичь пользователь, основываясь на том, что он набирает. Проблема была не в том, что существовала система подсчета очков; проблема заключалась в том, что он был основан на статических, неизменных формулах, которые не адаптировались к привычкам пользователя.
Таким образом, Джастин работал над омнибоксом на основе машинного обучения, который отслеживал различные показатели и показывал вам результаты в зависимости от того, как вы использовали браузер. Одним из показателей, который обсуждал Джастин, было время, прошедшее с момента вашего последнего посещения веб-сайта. Чем дольше вы не посещаете веб-сайт, тем меньше омнибокс будет предлагать посетить этот веб-сайт, пытаясь угадать ваше намерение. Но, как оказалось, модель машинного обучения на самом деле дала Джастину представление о привычках просмотра, которого он не ожидал:
…мы заметили нечто удивительное: когда время, прошедшее с момента навигации, было очень малым (секунды вместо часов, дней или недель), модель
уменьшение
показатель релевантности. Оказывается, данные обучения отражают закономерность, при которой пользователи иногда переходят по URL-адресу, который им на самом деле не нужен, а затем немедленно возвращаются в омнибокс Chrome и повторяют попытку. В этом случае URL-адрес, по которому они только что перешли, почти наверняка
нет
что они хотят, поэтому во время второй попытки оно должно получить низкую оценку релевантности.
Таким образом, машинное обучение Chrome не только изучает все ваши привычки, но также выявляет все небольшие ошибки при просмотре Интернета и адаптируется к ним. Если вас интересует эта технология, машинное обучение для омнибокса появится в составе последнего обновления Chrome, M124.
