该结构采用一组指南的形式

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机器学习只是平衡所有特征以最好地满足人类的判断。 机器学习周期 这是一个持续的过程。 不断向算法发送反馈以便它们进行改进。 在上面定义的第 3 步之后人类评委会对结果进行评估和标记。 算法团队使用这些数据来调整特征和规则然后将标记的数据反馈到机器中。 负反馈被机器用来调整和改进。积极的反馈有助于巩固已经学到的知识。 所以这对我们所有人来说都是一次学习经历。  人类法官指南 重要的是来自人类法官的反馈是结构化的而不仅仅是基于人类直觉因为这样一来一个法官与另一个法官之间就会存在差异这将使机器的反馈变得混乱或矛盾。

相当于谷歌质量评估人员的指南确 英国 WhatsApp 号码 保机器反馈的一致性并最大化客观性。 人类对结果的评估会不断反馈到必应的算法中（见上文）从而使机器能够适应和改进特征权重并有望随着时间的推移改善其结果。 每个团队（多媒体、问答精选片段、知识小组等）都有自己的人类评委小组和指南重点关注特定丰富项目的要求。 这似乎表明谷歌的审稿人还会有其他指导方针这也很有趣。 这也意味着（至少对我来说）无论是谁编写这些指南都对排名因素（著名的特征）的相对权重产生强烈和间接的影响。



并且这些权重在一种丰富元素与另一种丰富元素之间必须存在显着差异。 同样整页团队代表了一个有趣的案例：他们的人类法官和指导方针（大概）产生了最大的影响。  人类法官指南 插图：维罗尼克·巴纳德 蓝色链接不会很快消失 丰富的元素使用中央蓝色链接算法的变体（据我所知以模块化方式）并且10 个蓝色链接形成所有其他元素旨在入侵的初始 。» 通过证明它们提供了更多比蓝色链接值。 回顾一下（因为它很重要） 是根据 10 个蓝色链接系统构建的。后者从各个方面来说都代表了他们的基础。这意味着它们在不久的将来不会消失！  功能的出现和达尔文主义的兴起已经杀死了一些链接但蓝色链接并没有面临灭绝的危险。