Обновленные курсы машинного обучения Google улучшают понимание SEO

Как опытный эксперт по SEO с более чем десятилетним опытом, я могу с уверенностью сказать, что ускоренный курс машинного обучения Google — это золотая жила для всех, кто хочет оставаться впереди в быстро развивающейся среде цифрового маркетинга. Много работая с алгоритмами поисковых систем и инструментами на основе искусственного интеллекта, я могу подтвердить тот факт, что понимание основ машинного обучения больше не является опцией, а необходимостью для профессионалов в области SEO.

📰 Факты без слухов!
Новости Сегодня дают тебе полную картину крипторынка!

Присоединиться в Telegram

Google недавно обновил свои учебные пособия по машинному обучению, добавив свежий видеоконтент и модули, ориентированные на большие языковые модели и автоматизацию машинного обучения. Эти образовательные ресурсы служат ценной отправной точкой для изучения технологий, лежащих в основе современных поисковых систем и систем искусственного интеллекта, повышая ваши навыки в области поисковой оптимизации (SEO).

Что такое ускоренный курс машинного обучения Google?

Курс машинного обучения Google предлагает четкий и понятный обзор машинного обучения. В нем объясняются фундаментальные концепции машинного обучения и демонстрируются его практические применения, которые могут принести пользу как вам лично, так и вашей компании.

Каждый курс разделен на отдельные разделы или блоки, начиная с обзора основных концепций линейной регрессии, логистической регрессии и моделей двоичной классификации.

Другие модули охватывают:

Данные
Как работать с данными машинного обучения
Расширенные модели машинного обучения
Введение в нейронные сети, встраивания и модели большого языка
Реальное машинное обучение
В этих модулях рассматриваются лучшие практики внедрения моделей машинного обучения в реальном мире.

В новый курс добавлены следующие темы:

Большие языковые модели

Новый модуль модели большого языка (LLM)

Модуль «Большие языковые модели», включенный в учебную программу, служит эффективным инструментом для быстрого освоения технологии и свободного ведения дискуссий, связанных с ней.

«Определите несколько различных типов языковых моделей и их компонентов.
Опишите, как создаются большие языковые модели, а также важность контекста и параметров.
Определите, как большие языковые модели используют самовнимание.
Выявите три ключевые проблемы, связанные с большими языковыми моделями.
Объясните, как точная настройка и фильтрация могут улучшить прогнозы и эффективность модели».

Google советует пройти еще шесть курсов, прежде чем поступать на модуль LLM. Предлагаемые курсы кажутся весьма интригующими, поскольку они охватывают основные фундаментальные концепции.

Введение в машинное обучение
Линейная регрессия
Работа с категориальными данными
Наборы данных, обобщение и переобучение
Нейронные сети
Вложения

Курсы по линейной регрессии, нейронным сетям и внедрению незаменимы для профессионалов в области SEO, поскольку они играют решающую роль в формировании алгоритмов ранжирования в поисковых системах. Приобретение фундаментальных знаний об этих технологиях улучшит ваше понимание того, как поисковые системы работают за кулисами.

Многие вводящие в заблуждение идеи популярны в SEO-сообществе, потому что они звучат как здравый смысл, так же, как некоторые ответы, которые вы, возможно, получили от генеративного ИИ, имеют смысл, но являются галлюцинациями. Изучение того, что это за технологии и как они работают, поможет вам стать лучшим поисковым маркетологом.

Наш ускоренный курс машинного обучения подробно описывает генеративный искусственный интеллект.

Смотрите также

2024-11-13 22:38