Google Chrome’da Makine Öğrenimi ile Yenilikler

Google Chrome Tarayıcısında Yeni Güncelleme: Akıllı Arama Önerileri

Google, resmi bir blog yazısında Chrome tarayıcısına yönelik önemli bir güncelleme duyurdu. Bu güncelleme, arama çubuğuna bazı yenilikler getirerek kullanıcıların web sayfalarını daha doğru ve ilgili önerilerle bulmalarına yardımcı olacak. En son Chrome güncellemesi (M124) ile birlikte, Google’ın makine öğrenimi modellerinin çok amaçlı adres çubuğu veya yaygın olarak bilinen adıyla arama çubuğuna entegre edildiği ifade ediliyor.

Makine öğrenimi, Chrome’un arama yaptığınızda daha uygun öneriler sunmasına olanak tanıyacak. Google, tarayıcının daha önce arama sonuçlarını önerirken “el yapımı formüller” kullandığını belirtirken, bu formüllerin temel sorununun iyileştirme yapmakta veya yeni senaryolara uyum sağlamakta yetersiz kalması olduğunu vurguladı. Ancak, yeni makine öğrenimi modelleri sayesinde, Chrome zamanla “daha yeni sinyaller toplayabilecek, yeniden eğitebilecek, değerlendirebilecek ve güncel modelleri dağıtabilecek” bir yapıya kavuşacak.

Google’a göre, Chrome’un çok amaçlı adres çubuğundaki makine öğrenimi modeli, bir web sayfası önerirken kullanıcıların daha önceki eylemlerini dikkate alacak. Örneğin, son birkaç saniye veya dakika içinde bir web sitesini kapattıysanız, makine öğrenimi modeli, aradığınız sitenin yeni kapattığınız site olmadığını anlayarak bu siteyi daha düşük bir puanla derecelendirecek. Bu durum, kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirecek.

Ayrıca, Google’ın açıklamalarına göre bu yeni makine öğrenimi modelinin, kullanıcıların ilgi düzeyini artırmak için gün içerisinde yapılan zaman dilimi ayarlamaları gibi potansiyel yeni sinyaller ekleyerek kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yönelik birçok yeni olasılığı beraberinde getireceği belirtiliyor. Google, ilgi puanlama sisteminin zamanla değişmesi gerektiğini ve yeni puanlama sistemi sayesinde daha iyi sonuçlar elde etmek için “daha yeni sinyaller toplayabileceğini, yeniden eğitebileceğini, değerlendirebileceğini ve yeni modelleri periyodik olarak dağıtabileceğini” de ekliyor.