- Што такое глыбокае навучанне?
- Сучасная нейронная сетка
- Глыбокае навучанне і Google
- Google RankBrain
- RankBrain і якасць сайта
- RankBrain і зваротныя спасылкі
- Будучыня ІІ і SEO
У Google заўсёды ёсць нешта новае і займальнае, і адна з рэчаў, над якой яны працуюць, - гэта эвалюцыя Google Search машыннае навучанне на «нешта большае». Першапачаткова група інжынераў Google працавала над прызнаннем сінонімаў пошукавай сістэмы. Калі карыстальнікі ўводзяць розныя словы, якія ўзаемазамяняюцца паміж сабой, Google рэалізуе свае веды, каб лепш зразумець, што яны шукаюць.
Наступным крокам стаў пераклад вэб-сайтаў, дзе інжынеры падкармілі сістэму вялікай колькасцю перакладзеных дакументаў, якія "вучаць" Google, як супаставіць адну мову на іншую. Такім чынам, Google змог перакладаць сайты на мовы, на якія ніхто з інжынераў не размаўляў. І зараз, канчатковы крок у гэтай эвалюцыі глыбокае навучанне ,
Што такое глыбокае навучанне?
Глыбокае навучанне заснавана на паняцці лічбавыя нейроны , якія арганізаваны ў пласты. Кожны ўзровень прымае асаблівасці больш высокага ўзроўню з дадзеных, якія ён атрымлівае, і перадае іх на наступны ўзровень. Вынікам гэтага з'яўляецца тое, што вышэйшыя пласты могуць зразумець паняцці з уваходных дадзеных. Вазьміце выявы, напрыклад.
Першы пласт атрымлівае ўваход пікселяў і «вучыць» распазнаваць іх формы. Вышэйшыя пласты аб'ядноўваюць формы, каб "зразумець" аб'екты, якія знаходзяцца на дадзеным малюнку. Такім чынам, калі лічбавыя нейроны сілкуюцца тысячамі малюнкаў асоб, то ў рэшце рэшт яны зразумеюць паняцце і змогуць распазнаваць твары на любым малюнку.
Сучасная нейронная сетка
Дзіўным аспектам сучасных нейронавых сетак з'яўляецца тое, што ім не патрэбен чалавек, каб «навучыць» іх. Сучасная канцэпцыя Назіранне за навучаннем дазваляе машыне вызначаць канцэпцыі, якія ляжаць у дадзеных, якія прадастаўляюцца без папярэдне вызначаных этыкетак.
У 2012 годзе інжынеры Google выкарысталі нейронную сетку, якая складаецца з 9 слаёў і складаецца з 1 мільярда злучэнняў, каб распазнаць асобы з 10 мільёнаў фатаграфій 200x200 пікселяў. Вынікі былі цудоўнымі - для 22000 катэгорый аб'ектаў, такіх як асобы, целы і г.д., была 15,8% дакладнасці. І раней дадзенай сістэме не было інфармацыі.
Глыбокае навучанне і Google
Усё пачалося ў 2007 годзе з Джэфры Хинтон і стварэння нейронных сеткавых сістэм. Гэта прывяло да таго, што Джэф Дын і Эндру Нг пачалі працэс стварэння велізарнай нейроннай сеткі ў 2011 годзе. Праз год вынікі прыводзяць да змены назвы праекта Google Brain на праект. Глыбокае навучанне Праект. Тое, што яны сканцэнтраваны, сярод іншага распазнанне прамовы і распазнанне малюнкаў. Іх вынікі былі рэалізаваны ў прадуктах Google.
У 2013 годзе Google узяў пад свой кантроль DeepMind, an А. І. кампанія з Лондана. Іх галоўная мэта - стварыць машыну ІІ, якая можа апрацоўваць любую дадзеную інфармацыю, а потым зразумець, што з ёй рабіць далей, падобна чалавечым мозгу. Апошняе дасягненне Google у штучны інтэлект ёсць RankBrain , які мае моцна закрануты Пошукавая аптымізацыя ,
Google RankBrain
RankBrain - гэта новы падыход глыбокага навучання Google. Што ён робіць, гэта тое, што ён прымае ўжо асноўныя алгарытмы Google і даведаецца, якая камбінацыя лепш за ўсё падыходзіць для ўсіх відаў пошуку. Напрыклад, ён можа вызначыць, што найбольш важным фактарам для дадзеных вынікаў пошуку з'яўляецца мета-загаловак , Але, хоць гэта можа прывесці да паляпшэння пазіцыянавання пошуку для аднаго сайта, для іншага можа быць нешта іншае PageRank ,
У асноўным гэта азначае, што Google мае пэўную сумесь алгарытмаў для кожнага выніку пошуку. Такім чынам, сучасны рэгрэсійны аналіз вэб-сайтаў павінен быць заснаваны на паляпшэнні канкрэтнай часткі сайта, заснаванай на гэтых унікальных выніках пошуку, таму што RankBrain працуе на ўзроўні ключавых слоў і наладжвае кожны вынік пошуку.
RankBrain і якасць сайта
Тое, што RankBrain таксама "вучыць", гэта вызначыць розніцу паміж высокім і нізкім якасцю сайтаў. Тое ж самае, калі ён вызначае алгарытмы па-рознаму для кожнага выніку пошуку, ён правярае якасць сайта на аснове розных фактараў, такіх як CRM , шаблоны і структуры дадзеных. Што ён робіць, гэта тое, што ён «пазнае», што такое правільныя параметры для канкрэтнай асяроддзя. Яна параўноўвае структуру вэб-сайта з той, якая карыстаецца аўтарытэтнай галіной і пазіцыянуе адпаведна.
RankBrain і зваротныя спасылкі
Спосаб працы RankBrain таксама ўплывае на зваротныя спасылкі, якія вы выкарыстоўваеце. З таго, што мы высветлілі раней, мы можам зрабіць выснову, што важна, што вашы зваротныя спасылкі звязаны з вашай нішай, таму што ў адваротным выпадку RankBrain заўважыць, што існуе розніца паміж дадзеным сайтам і іншымі, якія знаходзяцца ў вертыкалі.
Будучыня ІІ і SEO
Як мы бачым з гэтага артыкула, будучыня Google RankBrain і іншых формаў ІІ там хутка паскараецца і можа ў канчатковым выніку перавышаць чалавечы мозг. У гэты момант усё пра будучыя тэхнічныя дасягненні застаецца здагадкай. Вядома, што:
- Кожная серада, заснаваная на канкурэнтаздольнае ключавое слова запатрабуе ўласнага працэсу экспертызы
- Амаль кожны сайт павінен засяродзіцца на сваёй нішы і быць асцярожным, каб не класіфікаваць
- Кожны сайт павінен адпавядаць структуры і складу вядомых сайтаў адной галіны
Гэта робіць дзве рэчы для аптымізацыі пошукавай сістэмы. З аднаго боку, гэта палягчае, таму што такія тэхналогіі, як RankBrain, гарантуюць, што ў сістэме няма шчылін. З іншага боку, гэта складаней, таму што ўсё пра SEO будзе яшчэ больш тэхнічным, каб заставацца наперадзе сучаснага аналітыка і вялікія дадзеныя ,
