すべてのGoogle検索アルゴリズムが機械学習に適しているわけではありません

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MicrosoftはBingの機械学習に全面的に取り組んでいるようですが、Googleはそうではないようです。 グーグルのジョン・ミューラーはツイッターで「2021年にスキップしようとしているときでさえ、常に非常に多くのアルゴリズムが使用されている。いくつかは他よりも機械学習に適している」と述べた。

歴史的に、Googleは機械学習がアルゴリズムを引き継ぐことはないと言ってきました。 それは2017年で、その後2019年に、Googleは、機械学習を特定の問題に適用し、太陽の下ですべてに適用するのではないと述べました。 クロールやインデックス作成、またはその一部から、注目のスニペット、BERT、RankBrainまで、そしてMartin Splittが最近言ったように、パッセージのインデックス作成など、さまざまな分野で使用されています。

しかし、JohnMuellerがGlennGabeへのツイートで述べたように、機械学習は、一部のアルゴリズムの一部の領域で他の領域よりも「適切」である可能性があります。 Johnは、「適切性には、より良い結果を提供することに加えて、バイアスを取り除き、デバッグを許可し、重要な修正を許可するなどの余地も必要です」と付け加えました。 グーグルが2017年に言ったように、グーグルは物事にMLやAIを叩きつけたくなく、何が起こっているのかを知ることができません。 問題をデバッグできない。 なぜ何かがそれがすることをするのか理解できないこと。

これらのツイートは次のとおりです。

また、正規化のための機械学習（および全体的な機械学習）についての2019年のジョン：
↓
『常に非常に多くのアルゴリズムが使用されています。 MLに適しているものもあります。 適合性には、より良い結果を提供することに加えて、バイアスを取り除き、デバッグを可能にし、重要な修正を可能にするなどの余地も必要です。』

There are always so many algorithms in play; some are more suitable for ML than others. Suitability also requires room to remove bias, allow debugging, allow critical corrections, etc. — in addition to delivering better results.

— 🍌 John 🍌 (@JohnMu) December 21, 2020

既存のコードベースからその一部をMLに向けて移行する際の注意に感謝します。
まるで多段階のサイト移行のように感じますが、サイトの一部を移動する代わりに、検索アルゴリズムの一部です

I appreciate the care in making this transition from the existing codebase to turning bits of it towards ML.

It almost feels like a multi-stage site migration, but instead of moving bits of your site, it's pieces of the search algorithm 😂

— Victor Pan 🇹🇼🇺🇲 (@victorpan) December 21, 2020

Googleは、少なくともGoogle検索では、機械学習とAI技術をより実践的で、選択的かつ慎重に使用しているように思われます。 しかし、どのくらいの期間。 2017年と2021年のGoogleの機械学習の使用は大きく異なると思います。

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