Все мы пользуемся поисковиками: Яндекс, Гугл, Мэйл, Рамблер, но не все мы знаем, что они основаны на машинном обучении. Давайте разберёмся. Поисковик находит миллионы документов по запросу "яблоко". Их просто нужно было отобрать по наличию слова. Здесь всё просто, но на этом работа поисковой системы только начинается, ведь нужно выбрать, какой документ будет на первом месте, какой на втором и т.д... И эта задача очень сложна, т.к. поисковик должен понять, какая страница "полезнее", "лучше" и вывести именно её на первую строчку. И здесь не придумывается какой-то простой однозначный алгоритм, позволяющий принять это решение. Именно в таких случаях на помощь приходит машинное обучение. Выбираются исходные предположения о том, какие параметры могут определять полезность страницы, после чего предположительно хорошие страницы дают оценить человеку. Специальный человек отмечает, какие страницы на самом деле удачны, а какие совсем не информативны для данного запроса. После этого и начинает работать машинное обучение: зная примеры качественных страниц, алгоритм пытается понять, какие параметры им соответствуют. Далее обученная система уже по незнакомым запросам определяет, какие страницы следует показывать. Именно такая система работает во всех современных поисковиках по всему миру.
