Яндекс патентует метод повышения чувствительности и скорости A/B тестов. Вместо длительного сбора данных система использует машинное обучение (например, градиентный бустинг) для прогнозирования будущих метрик пользователей (клики, сессии) на основе краткосрочных …
Патенты Яндекс
Яндекс патентует метод обучения алгоритмов на основе деревьев решений (например, CatBoost). Вместо стандартного начала обучения, система создает начальные «шумовые деревья» со случайными значениями, в том числе в пустых узлах. Это …
Яндекс патентует архитектуру для систем рекомендаций (например, Музыка, Дзен), основанную на Gradient Boosting (CatBoost). Вместо одной большой модели система создает отдельную модель (ISDT) для каждого элемента (трека или статьи). Каждая …
Яндекс патентует архитектуру для рекомендательных систем (например, Музыка, Дзен). Вместо одной большой модели используется множество Item-Specific Decision Trees (ISDT) — по одной модели CatBoost для каждого трека или статьи. Каждая …
Яндекс патентует метод расширения функциональности стандартной адресной книги мобильного устройства. Система позволяет пользователю искать контакты не только среди сохраненных локально, но и в удаленной базе данных Яндекса (например, в Справочнике …
Яндекс патентует новый интерфейс для взаимодействия с поисковыми подсказками (Suggest). Вместо выбора из статического списка пользователи могут «прокручивать» подсказки непосредственно через поле ввода, как барабан. Интерфейс также поддерживает несколько независимых …
Яндекс патентует метод оптимизации поиска почти дублирующихся видеофайлов. Чтобы избежать дорогостоящего сравнения всех видео, система сначала фильтрует кандидатов по длительности. Допустимое отклонение длительности рассчитывается динамически (например, как процент от оригинала) …
Яндекс патентует метод поведенческого таргетинга (например, рекламы), который не использует уникальные идентификаторы пользователей. Вместо централизованного отслеживания система хранит не уникальный профиль (принадлежность к группе/сегменту) на устройстве клиента. Этот профиль динамически …
Яндекс патентует метод для эффективной и статистически надежной оценки новых факторов ранжирования (features) или новых обучающих данных (training samples). Вместо полной перетренировки модели, система оценивает влияние нового фактора на ошибку …
Яндекс патентует двухэтапный метод для эффективного поиска дубликатов аудиофайлов. Система сначала быстро отбирает кандидатов, сравнивая короткие аудио-отпечатки (например, первые 21 секунды) через специализированный индекс (Pruning Index). Затем она проводит детальную …
Яндекс патентует математический метод обучения алгоритмов ранжирования (например, CatBoost). Метод решает проблему оптимизации сложных метрик качества (NDCG, ERR), которые обычно не поддаются стандартным методам. Это достигается путем добавления искусственного шума …
Яндекс патентует метод для эффективной и надежной оценки новых признаков (факторов ранжирования) или обучающих данных. Вместо полного переобучения модели с нуля, система начинает тестирование нового фактора с промежуточного этапа обучения …
Яндекс патентует метод для навигационных сервисов, который определяет популярные места парковки (включая неофициальные) на основе анализа того, где пользователи фактически завершали свои маршруты. Система использует алгоритм иерархической кластеризации (модифицированный алгоритм …
Яндекс патентует метод генерации синтетических пользовательских откликов для новых цифровых элементов (например, музыкальных треков), у которых еще нет реальной статистики взаимодействий. Система оценивает схожесть нового автора с уже известными или …
Патент описывает инфраструктурное решение Яндекса для рекомендательных систем (таких как Дзен). Система решает проблему согласованности версий пользовательских и контентных эмбеддингов во время обновления моделей. Для этого используется гибридное хранилище: эмбеддинги …
Яндекс патентует метод для умных помощников (типа Алисы), позволяющий точнее определять намерение пользователя (вопрос, утверждение) не только по тексту, но и по акустическим характеристикам речи (интонация, громкость, темп). Система комбинирует …
Яндекс патентует методы генерации синтетической обратной связи (например, лайков/дизлайков) для новых элементов (треков, товаров), у которых еще нет реальной истории взаимодействий. Это позволяет рекомендательным системам (таким как Яндекс Музыка или …
Яндекс патентует метод обучения моделей для систем рекомендаций (например, Дзен), решающий проблемы переобучения и вычислительной эффективности. Признаки разделяются: специфичные для пользователя рассчитываются в реальном времени, а общие (глобальные) рассчитываются периодически …
Яндекс патентует метод ранжирования задач для исполнителей (асессоров) на своей краудсорсинговой платформе (например, Яндекс.Задания). Система использует ML для балансировки между предпочтениями асессора (вероятность выбора задачи) и его навыками (вероятность точного …
Яндекс патентует метод обучения ML-модели для предсказания вероятности того, что пользователь увидит рекламное объявление (Visibility Score). Поскольку факт просмотра сложно зафиксировать, система использует данные о взаимодействиях (кликах или наведении курсора) …