Reinforcement Learning to najnowszy algorytm Google. Jego zadaniem jest zwracanie adekwatnych wyników wyszukiwania w odpowiedzi na zapytania wpisywane przez Internautów. Co z niego wynika i jaką niesie wartość? Postarajmy się temu przyjrzeć nieco bliżej.
Reinforcement learning w Google – maszynowa nauka?
Idea jest prosta – Google zależy na tym, by móc jeszcze dokładniej odpowiadać na zapytania użytkowników i właśnie ten algorytm ma to umożliwić. Machine learning powstało po to, by mechanizm wyszukiwarki był możliwie jak najbardziej udoskonalony, ale ten nowy algorytm reinforcement learning ma być czymś więcej – rodzajem pośrednika między tradycyjnym algorytmem, a Internautą. Wyróżnikiem jego działania będzie nie tylko niezależność, ale także to, iż za pomocą uczenia się z zapytań użytkowników będzie w stanie zwracać im jeszcze dokładniej dopasowane strony. Jeśli kogoś zainteresował ten temat – warto zapoznać się z artykułami, które już na ten moment pieczołowicie opisują działanie nowej, wprowadzonej przez Google technologii.
Reinforcement Learning – o co w tym właściwie chodzi?
Uczenie przez wzmacnianie z pewnością dla większości z nas nie brzmi zbyt zrozumiale. Najprościej wytłumaczyć to jako metodę, którą stosuje się rozwiązania tych problemów, jakich w żaden sposób nie można oprzeć o metody analityczne. Wywodzi się to z:
- teorii wzmocnienia
- psychologii behawioralnej
W kontekście Google reinforcement learning to działanie algorytmu wyszukiwarki w określonym środowisku, gdzie podejmuje z tą wyszukiwarką interakcje. Może dojść do negatywnej (kiedy użytkownik nie klika w żaden z otrzymanych wyników) bądź pozytywnych (kiedy user klika w jedną z wybranych dla niego stron). To pozwala algorytmowi tworzyć pewien wzorzec, który koniec końców ma doprowadzić do pełnego sukcesu, jakim jest doskonałe dopasowanie wyników wyszukiwania do potrzeb Internauty.
Uwaga:
Nowy algorytm będzie miał wpływ na wygląd listy wyników wyszukiwania, choć nie wpłynie na sam proces rankingowania stron internetowych.