{"id":457699,"date":"2025-04-28T03:24:07","date_gmt":"2025-04-28T03:24:07","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=457699"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=457699","title":{"rendered":"<span>\u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c ML \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430: \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 discoverability \u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0443\u044e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0443<\/h3>\n<p>\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 1,200 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442-\u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u043e\u0432, 87% \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0444\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u043d\u043e\u0441\u044f\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>SEO-\u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>: 62% \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 LSI-\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0411\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>: 45% \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0443\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 &#171;\u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e&#187; \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u044b<\/strong>: \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c bounce rate \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 73% \u0434\u043b\u044f B2B-\u043b\u0435\u043d\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u042f \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0441\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441 2003 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u0438 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 3 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0443\u044e \u0440\u0435\u0432\u043e\u043b\u044e\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 machine learning \u0432 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b.<\/p>\n<h3>\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h3>\n<h4>1. \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f SEO \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438<\/h4>\n<p>\u041d\u0430\u0448 \u0441\u0442\u0435\u043a \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>BERT \u0434\u043b\u044f NLP<\/strong>: \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>GAN-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b<\/strong>: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Graph Neural Networks<\/strong>: \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from transformers import BertForSequenceClassification model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')  # \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 def analyze_content(text):     inputs = tokenizer(text, return_tensors=\"pt\")     outputs = model(**inputs)     return torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1) <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041a\u0435\u0439\u0441<\/strong>: \u0414\u043b\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 217% \u0437\u0430 4 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e 12,000 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a.<\/p>\n<h4>2. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u041d\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Reinforcement Learning<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Bayesian Optimization<\/strong> \u0434\u043b\u044f A\/B-\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Anomaly Detection<\/strong> \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0438\u0432\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code>[Data Layer] \u2192 [Feature Engineering] \u2192 [LSTM Predictor] \u2192 [Optimization Engine] \u2192 [API to Ad Platforms] <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442<\/strong>: \u0421\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 CPA \u043d\u0430 38% \u0434\u043b\u044f e-commerce \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<h3>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u043a\u0443 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Eye-tracking<\/strong> (Tobii Pro Fusion)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>EEG-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/strong> (Emotiv EPOC+)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong> (OpenFace 2.0)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"matlab\">% \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a\u0430 faceTracker = facialExpressionRecognition; emotionScore = analyzeVideo('ad.mp4', faceTracker); plot(emotionScore(:,1), emotionScore(:,2)); <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/strong>: \u0414\u043b\u044f \u0444\u0438\u043d\u0442\u0435\u0445-\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u0430 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043d\u0430 40%, \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 2 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<h3>\u041a\u0435\u0439\u0441: \u0440\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436 \u043d\u0430 30% \u0437\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b<\/h3>\n<p><strong>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>B2B-\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CAC: $240<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430: 1.2%<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0412\u043d\u0435\u0434\u0440\u0438\u043b\u0438 <strong>\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u0443\u044e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443<\/strong> \u043d\u0430 CatBoost<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 <strong>\u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442<\/strong> \u043d\u0430 GPT-3.5<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 <strong>\u0432\u043e\u0440\u043e\u043d\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436<\/strong> \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 causal inference \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>CAC: \u2193 $168 (-30%)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f: \u2191 1.8% (+50%)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438: \u2191 30% (\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b \u043a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b\u0443)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/h3>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f SEO:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"bash\">python -m spacy download ru_core_news_lg <\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u044b:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"sql\">SELECT    campaign_id,   SUM(spend)\/SUM(conversions) as CPA FROM ads_data GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC LIMIT 5; <\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">import cv2 from deepface import DeepFace emotions = DeepFace.analyze(\"user.jpg\", actions=['emotion']) <\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0434\u0438\u0441\u0446\u0438\u043f\u043b\u0438\u043d\u0443, \u0433\u0434\u0435 80% \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b. \u041d\u0430\u0448 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442: \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f ML \u0432 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 2-3 \u0440\u0430\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b? \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/896138\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/896138\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h3>\u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 discoverability \u0432 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0443\u044e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0443<\/h3>\n<p>\u0421\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 1,200 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442-\u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u043e\u0432, 87% \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0444\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u043d\u043e\u0441\u044f\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>SEO-\u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>: 62% \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 LSI-\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0411\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>: 45% \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0443\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 &#171;\u0445\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e&#187; \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u043b\u044b<\/strong>: \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c bounce rate \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442 73% \u0434\u043b\u044f B2B-\u043b\u0435\u043d\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u042f \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0441\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441 2003 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u0438 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 3 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0443\u044e \u0440\u0435\u0432\u043e\u043b\u044e\u0446\u0438\u044e \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432 machine learning \u0432 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b.<\/p>\n<h3>\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h3>\n<h4>1. \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f SEO \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438<\/h4>\n<p>\u041d\u0430\u0448 \u0441\u0442\u0435\u043a \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>BERT \u0434\u043b\u044f NLP<\/strong>: \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>GAN-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b<\/strong>: \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Graph Neural Networks<\/strong>: \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from transformers import BertForSequenceClassification model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')  # \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 def analyze_content(text):     inputs = tokenizer(text, return_tensors=\"pt\")     outputs = model(**inputs)     return torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1) <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041a\u0435\u0439\u0441<\/strong>: \u0414\u043b\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 217% \u0437\u0430 4 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e 12,000 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a.<\/p>\n<h4>2. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432<\/h4>\n<p>\u041d\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Reinforcement Learning<\/strong> \u0434\u043b\u044f \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u044e\u0434\u0436\u0435\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Bayesian Optimization<\/strong> \u0434\u043b\u044f A\/B-\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Anomaly Detection<\/strong> \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0438\u0432\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code>[Data Layer] \u2192 [Feature Engineering] \u2192 [LSTM Predictor] \u2192 [Optimization Engine] \u2192 [API to Ad Platforms] <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442<\/strong>: \u0421\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 CPA \u043d\u0430 38% \u0434\u043b\u044f e-commerce \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<h3>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u043a\u0443 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Eye-tracking<\/strong> (Tobii Pro Fusion)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>EEG-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437<\/strong> (Emotiv EPOC+)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong> (OpenFace 2.0)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"matlab\">% \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a\u0430 faceTracker = facialExpressionRecognition; emotionScore = analyzeVideo('ad.mp4', faceTracker); plot(emotionScore(:,1), emotionScore(:,2)); <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/strong>: \u0414\u043b\u044f \u0444\u0438\u043d\u0442\u0435\u0445-\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u0430 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043d\u0430 40%, \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e 2 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<h3>\u041a\u0435\u0439\u0441: \u0440\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436 \u043d\u0430 30% \u0437\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b<\/h3>\n<p><strong>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>B2B-\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CAC: $240<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430: 1.2%<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0412\u043d\u0435\u0434\u0440\u0438\u043b\u0438 <strong>\u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u0443\u044e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443<\/strong> \u043d\u0430 CatBoost<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 <strong>\u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0447\u0430\u0442-\u0431\u043e\u0442<\/strong> \u043d\u0430 GPT-3.5<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 <strong>\u0432\u043e\u0440\u043e\u043d\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436<\/strong> \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 causal inference \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>CAC: \u2193 $168 (-30%)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f: \u2191 1.8% (+50%)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438: \u2191 30% (\u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b \u043a \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0430\u043b\u0443)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/h3>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f SEO:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"bash\">python -m spacy download ru_core_news_lg <\/code><\/pre>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u044b:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"sql\">SELECT    campaign_id,   SUM(spend)\/SUM(conversions) as CPA FROM ads_data GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC LIMIT 5; <\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">import cv2 from deepface import DeepFace emotions = DeepFace.analyze(\"user.jpg\", actions=['emotion']) <\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0434\u0438\u0441\u0446\u0438\u043f\u043b\u0438\u043d\u0443, \u0433\u0434\u0435 80% \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b. \u041d\u0430\u0448 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442: \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f ML \u0432 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 2-3 \u0440\u0430\u0437\u0430.<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b? \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0441 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/896138\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/896138\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-457699","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/457699","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=457699"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/457699\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=457699"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=457699"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=457699"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}