imagazin arrow2-left arrow2-right arrow2-top arrow-up arrow-down arrow-left arrow-right cart close dossiers education fb instagram menu notification oander rss rss-footer search service shuffle speech-bubble star store stores tests twitter youtube

Ova objava nije ažurirana više od godinu dana. Napominjemo kako bi sadržaj mogao biti zastarjeo.

Spotlight bi ubuduće mogao biti osnažen strojnim učenjem


Jedna od meni najboljih funkcija za povećanje produktivnosti na macOS-u jest Spotlight. Već je u sadašnjem obliku zbilja učinkovit, a ako mu Apple doda i nedavno patentirane metode…

Kada sam se tek upoznavao s Macom i macOS-om, prvi put kada sam osjetio onu suštinsku potrebu da imam taj uređaj bio je kada sam otkrio Spotlight. Taj duboko integriran sustav za pretraživanje, koji može naći doslovno sve, zaista može poboljšati produktivnost, ponajviše putem prečaca. A da ne spominjemo i sve dodatke, poput preračunavanja valuta i raznih mjera.

Jedino što me muči jest to što rezultati pretraživanja nisu uvijek prikazani najboljim redoslijedom. U tom kontekstu, strojno učenje moglo bi učiniti čuda. Spotlight bi se mogao prilagoditi vašem ponašanju te ponuditi najrelevantnije rezultate za vas.

Apple je patentirao dvije vrlo slične stvari pod brojevima 2018012803 i 018121435. Prvi „povezuje modele učenja za podršku pretraživanju“, a drugi „promišlja rezultate pretraživanja na temelju povezanih modela učenja“. Radi se o srodnim konceptima.

Ovako izgleda osnovno pretraživanje na internetu: klijent dobiva upit koji se prosljeđuje poslužitelju. Poslužitelj pregledava indekse i uspoređuje ih s upitom, a zatim prikuplja sve odgovarajuće rezultate. Ti se rezultati vraćaju klijentu i time je proces završen. U određenim uvjetima, ovo pretraživanje može se vršiti izvan mreže te unutar lokalnih datoteka. Svi rezultati imaju prioritetnu vrijednost koja pomaže da bi se poredali na temelju relevantnosti.

Problem s kojim su suočeni svi korisnici, pa tako i Apple, jest da ovaj sustav daje unificirane rezultate, bez individualiziranog pristupa. Može se dogoditi da korisniku treba upravo onaj rezultat označen kao manje prioritetan. Stoga ova metoda dovodi do nezadovoljstva i lošeg iskustva pretraživanja.

I ovdje na scenu stupa spoj „društvenog“ i prilagođenog strojnog učenja. U većini slučajeva, korisnici ostvare kontakt s rezultatima – kliknu na njih, pregledaju ih, možda i ignoriraju. Takve reakcije mogu najbolje pokazati sustavu što taj korisnik točno treba. Ako bi Apple uspio sakupiti sve te podatke – ne samo na mreži, nego i lokalno – te preoblikovati popis prioriteta na temelju tih ponašanja, to bi moglo uvelike poboljšati rezultate pretraživanja i ove algoritme.

Naravno, kao i u uvijek u slučaju patenata, valja zapamtiti da Apple prijavljuje milijune patenata, pa se nikada ne zna koji će od njih (ako ijedan) zaživjeti u njihovim sustavima. Ali nesumnjivo imaju dobre ideje.

Izvor: AppleWorld Today

iPhone Xs

Jesi li pročitala/o ovo?

Razvoj Apple Watch-a ide po rasporedu, i očekujemo da ćemo početi s prodajom u travnju. Moja očekivanja su visoka. Koristim ga svaki dan i obožavam ga i ne mogu živjeti bez njega.- Tim Cook

Tijekom današnjeg konferencijskog poziva u vezi prvog fiskalnog kvartala u 2015. godini, Apple-ov CEO Tim Cook je podijelio par novih detalja glede mogućeg datuma izlaska Apple... - Klikni ovdje!