Túlértékelt találatok ■ A vádak között szerepel többek között az, hogy a Google keresője a saját érdekeltségi körébe tartozó találatokat az indokoltnál előrébb sorolja. Példaként a cég ár-összehasonlító szolgáltatását, a Google Product Search-öt említik.
Szintén komoly vádpontnak tekinthető az a gyakorlat, miszerint a keresőcég jelentősen megnehezíti, akár meg is akadályozza annak lehetőségét, hogy a versenytársak (és itt elsőként a Microsoft Bing keresője merül fel) megvizsgálhassák és indexálhassák a Google kezében lévő tartalmakat. Itt elsősorban a keresőcég tulajdonában lévő, piacvezető videomegosztó oldal, a YouTube tartalmaira kell gondolni.
Almás történet ■ A terjedelmes vádirat egy másik szeletét az okostelefonok alkotják. Itt a Microsoft azt rója fel riválisának, hogy olyan technikai adatokat tart vissza, amelyek szükségesek lennének ahhoz, hogy a cég mobil operációs rendszerét, a Windows Phone 7-et használó készülékek teljes funkcionalitással tudják lejátszani a YouTube tartalmait. E tétel pikantériája, hogy másik okostelefonos riválisa, az Apple számára mindezt biztosítja a Google – legalábbis a Microsoft állítása szerint.
Harmadik problémás területként a keresőhirdetéseket jelölték meg a beadványt készítő jogászok. A Microsoft úgy látja, a Google törvénytelen módon akadályozza meg a saját hirdetési szolgáltatásában keletkező adatok más szolgáltatásokkal való felhasználását a vele szerződött partnereknek.
Van másik ■ A Google ellen egyébként már zajlik egy eljárás az EU-ban, amelyet a trösztellenes ügyekért felelős biztos, Joaquín Almunia folytat. A mostani vádak és az ott megfogalmazott problémák részben átfedik egymást, így a két ügy vizsgálata sok szempontból ugyanazon a szálon fog futni.
A megvádolt cég szóvivője a The New York Timesnak nyilatkozva visszautasította a vádakat. Szerinte a Google semmilyen módon nem akadályozza a versenytársak, így a Microsoft tevékenységét sem abban, hogy az általa kezelt tartalmakhoz hozzáférhessenek.
Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben
A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak