Resumen
- El modelo de aprendizaje automático de Google en el omnibox de Chrome se adapta a los hábitos del usuario y proporciona resultados más relevantes en función del comportamiento de navegación.
- El nuevo modelo tiene en cuenta factores como el tiempo transcurrido desde la última visita al sitio web para predecir con precisión la intención del usuario.
- El aprendizaje automático para el omnibox estará disponible en la última actualización de Chrome, M124, mejorando la experiencia del usuario.
Si eres un usuario ávido de Chrome, es muy probable que uses mucho el cuadro multifunción en tu vida diaria. Y si no tienes idea de qué es un "cuadro multifunción", es lo que Google llama la barra de direcciones en Chrome, llamada así porque hace mucho más que simplemente señalar sitios web. Ahora, Google está implementando un modelo de aprendizaje automático en el cuadro multifunción para que pueda aprender lo que quieres y ofrecerte mejor lo que estás tratando de lograr mientras usas Chrome.
Análisis de Asus Chromebook Plus CX34: un dispositivo increíblemente premium por solo 400 dólares
El Asus Chromebook Plus CX34 establece un nuevo estándar para Chromebooks asequibles pero de primera calidad, y por $400, es una ganga.
Google mejora el cuadro multifunción de Chrome con un modelo de aprendizaje automático
Como se anunció en elblog de Chromium, Justin Donnelly, ingeniero de software de Chrome, analiza el trabajo que se llevó a cabo para crear el funcionamiento del cuadro multifunción. Uno de los principales comentarios que recibió fue su sistema de puntuación; cómo el cuadro multifunción decidía lo que el usuario quería lograr en función de lo que estaba escribiendo. El problema no era que el sistema de puntuación estuviera allí; el problema era que se basaba en fórmulas estáticas e inmutables que no se adaptaban a los hábitos del usuario.
Por ello, Justin trabajó en un cuadro multifunción basado en aprendizaje automático que monitoreaba diferentes métricas y mostraba resultados según el uso que se hacía del navegador. Una métrica que Justin mencionó fue el tiempo transcurrido desde la última vez que se visitó un sitio web. Cuanto más tiempo no se visita un sitio web, menos sugerencias le dará el cuadro multifunción para visitarlo cuando intente adivinar la intención. Pero resultó que el modelo de aprendizaje automático le dio a Justin una idea de los hábitos de navegación que no esperaba:
... notamos algo sorprendente: cuando el tiempo transcurrido desde la navegación era muy corto (segundos en lugar de horas, días o semanas), el modelo estabadisminuyendola puntuación de relevancia. Resulta que los datos de entrenamiento reflejaban un patrón en el que los usuarios a veces navegaban a una URL que no era la que realmente querían y luego regresaban inmediatamente al cuadro multifunción de Chrome y volvían a intentarlo. En ese caso, la URL a la que acababan de navegar casi con certezanoera la que querían, por lo que debería recibir una puntuación de relevancia baja durante este segundo intento.
De esta forma, el aprendizaje automático de Chrome no solo aprenderá de todos tus hábitos, sino que también detectará todos los pequeños errores que cometes al navegar por Internet y se adaptará a ellos. Si te interesa esta tecnología, el aprendizaje automático para el cuadro multifunción llegará como parte de la última actualización de Chrome, M124.