Google: мы делаем браузер Chrome "более полезным" с помощью машинного обучения

Все последние обновления основаны на машинном обучении на устройстве, поэтому пользовательские данные не должны покидать устройство.

В четверг компания Google поделилась несколькими способами использования машинного обучения для улучшения браузера Chrome, в том числе уменьшением количества раздражающих всплывающих уведомлений. Все последние обновления основаны на моделях машинного обучения на устройстве, поэтому пользовательские данные не должны покидать устройство. 

Чтобы сделать просмотр веб-страниц менее сложным, Google использует машинное обучение, чтобы определить, когда пользователь может захотеть взаимодействовать с запросом на разрешение уведомления. В следующей версии Chrome браузер будет использовать модель на устройстве, чтобы предсказать, как человек с вероятностью отреагирует на запрос разрешения. Если пользователь с большой вероятностью отклонит его, браузер отключит его. Прогноз основан на том, как пользователь ранее взаимодействовал с аналогичными запросами разрешений. 

Google также отметил, что в марте он использовал ML для улучшения безопасного просмотра в Chrome, который показывает предупреждения, когда люди пытаются перейти на опасные сайты или загрузить опасные файлы. Новая модель машинного обучения выявляет в 2,5 раза больше потенциально вредоносных сайтов и фишинговых атак, чем предыдущая модель. 

Google также использует машинное обучение для создания динамической панели инструментов Chrome с инструментами, которые меняются в режиме реального времени в ожидании ваших потребностей. Например, если вы находитесь в ситуации, когда вы можете захотеть использовать сенсорный экран для обмена ссылкой, значок «Поделиться» будет отображаться на панели инструментов. Если вы с большей вероятностью используете голосовой поиск в Chrome, на панели инструментов будет выделен инструмент голосового поиска. Панель инструментов по-прежнему будет настраиваться вручную.