- Поисковые системы
- Практика оптимизации
- Трафик для сайтов
- Монетизация сайтов
- Сайтостроение
- Социальный Маркетинг
- Общение профессионалов
- Биржа и продажа
- Финансовые объявления
- Работа на постоянной основе
- Сайты - покупка, продажа
- Соцсети: страницы, группы, приложения
- Сайты без доменов
- Трафик, тизерная и баннерная реклама
- Продажа, оценка, регистрация доменов
- Ссылки - обмен, покупка, продажа
- Программы и скрипты
- Размещение статей
- Инфопродукты
- Прочие цифровые товары
- Работа и услуги для вебмастера
- Оптимизация, продвижение и аудит
- Ведение рекламных кампаний
- Услуги в области SMM
- Программирование
- Администрирование серверов и сайтов
- Прокси, ВПН, анонимайзеры, IP
- Платное обучение, вебинары
- Регистрация в каталогах
- Копирайтинг, переводы
- Дизайн
- Usability: консультации и аудит
- Изготовление сайтов
- Наполнение сайтов
- Прочие услуги
- Не про работу
Интересная тема.
тут непонятка вышла с тем, что люди не подбирают релевантные запросам сайты, а оценивают текущую выдачу.
и это момент принципиальный.
не алгоритм строится на данных таблиц, а с помощью этих таблиц оценивается работоспособность уже работающего алгоритма.
А как сделать "машинное обучение" без начальных данных?
я вообще не знаю что такое "машинное обучение", к сожалению.
не затруднит вас объяснить?
я вообще не знаю что такое "машинное обучение", к сожалению.
не затруднит вас объяснить?
Рискну предположить, это разработки в области AI.
Копать от LISP и Prolog в сторону современных наработок.
Тема не столько интересная, сколько совершенно не понятная ни одному из обсуждающих её. Где находятся вебмастера? На серче. Давайте тогда все дружно поверим, что именно мы и являемся теми самыми пресловутыми "асессорами". Потому как именно здесь люди прекрасно понимают, что является реальным сайтом для людей, а что мусором.
Идеальная поисковая система будет учитывать наше мнение, при этом не позволяя нам влиять на формирование этого мнения.
я вообще не знаю что такое "машинное обучение", к сожалению.
не затруднит вас объяснить?
Имеется множество объектов (ситуаций) и множество возможных ответов (откликов, реакций). Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она не известна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «объект, ответ», называемая обучающей выборкой.
На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта (даже не присутствующего в начальной выборке) выдать достаточно точный ответ (отклик, реакцию). Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества.
На конкурсе таким функционалом качества была тестовая часть списка асессоров (нам давалась без релевантности). Мы считали релевантность и отсылали Яндексу через форму. А Яндекс после отсылки там на своей стороне сравнивал наше значение с релевантностью асессоров. Чем меньше отличий тем выше в рейтинге. =)
Потому как именно здесь люди прекрасно понимают, что является реальным сайтом для людей, а что мусором.
Я понимаю, что 90% клиентских сайитов (в ТОПе) мусор. Клиентам ТОП нужен, а не СДЛ, что они и получают за бабки.
Давайте тогда все дружно поверим, что именно мы и являемся теми самыми пресловутыми "асессорами
Мы больше засиратели, а не чистильщики. У меня, к примеру только 1 СДЛ, да и тот не коммерческий.
Имеется множество объектов (ситуаций) и множество возможных ответов (откликов, реакций). Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она не известна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «объект, ответ», называемая обучающей выборкой.
На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта (даже не присутствующего в начальной выборке) выдать достаточно точный ответ (отклик, реакцию). Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества.
На конкурсе таким функционалом качества была тестовая часть списка асессоров (нам давалась без релевантности). Мы считали релевантность и отсылали Яндексу через форму. А Яндекс после отсылки там на своей стороне сравнивал наше значение с релевантностью асессоров. Чем меньше отличий тем выше в рейтинге. =)
хм, получается, что алгоритм подстраивается под какой-то результат? это как в учебнике, в конце, подглядеть ответ и потом решение задачи натаскивать на него.))))
я считаю, что в случае с ранжированием документов в выдаче это не сработает. :)
На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта (даже не присутствующего в начальной выборке) выдать достаточно точный ответ (отклик, реакцию). Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества.
Какое место вы заняли?
хм, получается, что алгоритм подстраивается под какой-то результат? это как в учебнике подглядеть ответ и потом решение задачи натаскивать на него.
я считаю, что в случае с ранжированием документов в выдаче это не сработает.
Работает лихо и уже достаточно давно.