В кулуарах Киб Риф: сотрудник Яндекса об оптимизаторах

скажут что наличие метрики теперь еще один положительный фактор, потому что белому вебмастеру-оптимизатору нечего скрывать от яндекса, через месяц уже у половины будет стоять😂

Внесу свою копейку в обсуждение, вряд ли матрикс-нет является обычным алгоритмом, таким как его все понимают, ключевое слово - "самообучение", оно не раз было произнесено и на него не обращают внимание, а зря, вот цитата из википедии которая почти в полной мере характеризует алгоритм Яндекса:

на закуску:

красным выделено мной.

Иначе говоря, после определенного времени обучения программеры не знают что там внутри происходит. Я думаю что система ИНС Яндексом, как минимум частично, используется. Отсюда попытки вскрыть в полной мере "черный ящик" бесполезны в принципе.

Ну искажают данные и "шумят" - оптимизаторы.

Обратите внимание насколько элегантное решение!

Вполне в духе отечественной инженерной школы, это круче чем гугл.

Между посещением робота и добавлением в индекс есть немало промежуточных стадий. И судя потому, что

основная задержка происходит на этапе оценки собранного контента.

Zlyden, а при чем тут нейронные сети? В Яндексе используется жадный алгоритм boosting.

Очень интересная тема. Про ИНС я не знал раньше, но были догадки, что в алгоритме того же АГС есть некая случайная составляющая, своего рода "генератор чисел". Именно работой этого "генератора" и обусловлены необоснованные вылеты сайтов. Теперь можно более подробно представить суть этой системы.

Zlyden, + 100 :)

Пускай так, но ведь элементы самообучения присутствуют в нем ?

http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_AdaBoost

"Является мета-алгоритмом, в процессе обучения строит композицию из базовых алгоритмов обучения для улучшения их эффективности"

Сергей, (тезка, кстати:) ), в чем революционность Снежинска тогда? При эволюционном развитии алгоритма даже при его существенном усложнении, теоретически, оптимизаторы по прежнему должны бы были мочь существенно влиять на выдачу, но, произошло нечто другое, факторы перестали оказывать существенное влияние так как раньше. И, при этом, заявлено о революционности алгоритма. Вот я делаю такой вывод, что ВОЗМОЖНО, ЧАСТИЧНО были введены принципиально новые алгоритмы для увеличения коэффициента сигнал/шум, наиболее вероятный кандидат - нейронные сети. Это только мое видение не претендующее на истину.

Если бы я руководил отделом программирования Яндекса, то несколько человек обязательно уже давно работали бы в направлении ИНС. Тема то давняя и известная, имеющая прекрасные практические применения.

Там присутствует обучение.

понты это все, существующий матрикснет впору как раз сравнивать с туземцами. Огромное количество ГС в индексе лишний раз доказывает что это элегантное решение - понты. как оптика CarlZeiss в телефонах нокиа

Перешли с метода опорных векторов на жадный алгоритм. Мало? :)

Мало, если есть более прогрессивные методы.

Я просто высказал свое мнение.

Не удивлюсь если ИНС в недрах Яндекса обкатывается.