Pull to refresh
74
0
Денис Юркин @yurkennis

User

Send message
Приложение под платформу Windows Phone уже находится в разработке, следите за анонсами.
Мы будем работать над тем, чтобы функция распознавания становилась удобнее. Это один из вариантов, который будем рассматривать.
Да, действительно раньше использовали технологии SoundHound — и совсем недавно перешли на собственное решение в мобильном приложении Яндекс.Музыка (и на iOS, и на Android). Причин перехода несколько:
1) нам удобнее самим контролировать качество продукта и развивать его в тех направлениях, которые важны для наших пользователей
2) так появляется больше возможности применять наши наработки к смежным областям (классификация жанров, склейка дублей и т.п.)
Спасибо — отлично подходит к нашему разделу «Малоперспективные подходы» :-)
Спасибо, интересный вопрос, такое исследование мы пока не проводили. На первый взгляд, оно потребует некоторой ручной работы по разметке жанра для нераспознанных треков.
Мы рады что вам понравилось :-)
Пока мы не очень её продвигали, ей попробовали воспользоваться порядка 20% пользователей мобильного приложения Яндекс.Музыка.
Со временем планируем сделать её более заметной — это тоже должно повлиять на популярность этой функции.
Нет, такой возможности не предусматривали — на первый взгляд кажется, что это совсем не массовая потребность.
Спасибо вам за отзыв, очень приятно!
Получается, что сначала пишется сравнительно быстрый расчет фактора, а после одобрения экспертным советом еще «вылизывается» до последнего такта и байта?

Не совсем. Сначала делается «грязная» реализация, демонстрирующая только прирост в качестве — безотносительно вычислительных ресурсов. Если она не вызывает содержательных возражений у экспертов, дальше реализуется «чистая» версия, которая да, предельно оптимизируется по тактам и байтам :-)
Давайте мы опубликуем оставшиеся два поста, а по итогу посмотрим, какие из ваших вопросов остались без ответа — годится?
Любая классификация (в том числе определение заспамленности или «взрослости» контента) — вероятностная задача, в которой есть полнота и точность (которые никогда не достигают точных 100%).

Поэтому ситуации вроде ошибочной пессимизации или пропадания были и будут всегда. Мы следим за цифрами в среднем по всему множеству сайтов, и в случае значительных ухудшений ситуации в целом — откатываем алгоритм к предыдущей версии. Заниматься ручным исправлением ситуации с отдельными сайтами по жалобам — с точки зрения пользовательского счастья менее эффективно, чем решать более общую проблему, приведшую к жалобе. А мы работаем прежде всего на пользовательское счастье.
Мы готовы обсуждать формы сотрудничества — пишите на адрес anaderi@yandex-team.ru

Выпускать в опенсорс не планируем.
В тексте уже звучала цифра:
В ранжировании эксперты определяют порядок, в котором нужно показывать документы по конкретным запросам. Таких запросов десятки тысяч.

В процентах, разумеется, это ничтожная доля — потому что уникальных запросов пользователи задают несопоставимо больше.
В тексте уже звучала цифра:
В ранжировании эксперты определяют порядок, в котором нужно показывать документы по конкретным запросам. Таких запросов десятки тысяч.
В процентах, разумеется, это ничтожная доля — потому что уникальных запросов пользователи задают несопоставимо больше.
Если кратко — асессору выгодно делать много качественных оценок. Трудовые отношения с асессором — извините, тут совсем офтопик.
Цифры, разумеется, условные — лишь показывают разницу порядков на разных этапах.

Если же углубляться в смысл картинки:
— где 10^12 — подразумевались скорее известные УРЛы
— где 10^8 — грубая прикидка документов, найденных по короткому, простому запросу

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва и Московская обл., Россия
Works in
Registered
Activity