چرا دوره‌های جدید ماشین لرنینگ Machine Learning گوگل برای سئو ضروری‌اند؟

گوگل اخیرا دوره فشرده ماشین لرنینگ خود را با اضافه کردن ویدیوها و ماژول‌های جدید درباره مدل‌های زبانی بزرگ و ماشین لرنینگ اتومات (AutoML) به‌روز کرده است. این دوره‌ها مقدمه‌ای کاربردی برای فناوری‌هایی ارائه می‌دهند که در پشت موتورهای جستجوی مدرن و هوش مصنوعی تولیدی قرار دارند و می‌توانند به شما کمک کنند تا به یک متخصص سئو بهتر تبدیل شوید.

دوره ماشین لرنینگ گوگل چیست؟

دوره ماشین لرنینگ گوگل یک مقدمه ساده و قابل درک درباره ماشین لرنینگ است. این دوره نشان می‌دهد که ماشین لرنینگ چیست و چگونه می‌تواند برای شما و کسب‌وکارتان مفید باشد.

ماژول‌های این دوره به صورت مستقل طراحی شده‌اند و از مفاهیم پایه‌ای نظیر رگرسیون خطی Linear regression، رگرسیون لجستیک Logistic Regression و مدل‌های طبقه‌بندی باینری Binary Classification Models شروع می‌شوند.

موضوعات اصلی ماژول‌ها:

1. داده‌ها:
   • نحوه کار با داده‌های مرتبط با ماشین لرنینگ.
2. مدل‌های پیشرفته ماشین لرنینگ:
   • معرفی شبکه‌های عصبی، تعبیه‌ها (Embeddings)، و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM).
3. ماشین لرنینگ در دنیای واقعی:
   • بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی مدل‌های ماشین لرنینگ در شرایط واقعی.

موضوعات جدید اضافه شده به دوره:

• مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• ماشین لرنینگ اتومات (AutoML)
• پوشش گسترده‌تر کار با داده‌ها
• پوشش گسترده‌تر هوش مصنوعی مسئولانه

ماژول مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

ماژول جدید مدل‌های زبانی بزرگ یک فرصت عالی برای آشنایی سریع با این فناوری و یادگیری اصول آن است. طبق مستندات گوگل، این ماژول موضوعات زیر را پوشش می‌دهد:

• تعریف انواع مختلف مدل‌های زبانی و اجزای آن‌ها.
• توضیح نحوه ایجاد مدل‌های زبانی بزرگ و اهمیت زمینه (Context) و پارامترها.
• شناسایی نحوه استفاده مدل‌های زبانی بزرگ از خودتوجهی (Self-Attention).
• معرفی سه چالش کلیدی مرتبط با مدل‌های زبانی بزرگ.
• شرح چگونگی بهبود پیش‌بینی‌ها و کارایی مدل‌ها از طریق تنظیم دقیق (Fine-Tuning) و تقطیر (Distillation).

آپدیت جدید گوگل ادز منیجر می‌تواند معجزه کند! بیشتر بخوانید.

پیش‌نیازها:

گوگل توصیه می‌کند پیش از شروع ماژول مدل‌های زبانی بزرگ، شش دوره دیگر را برای یادگیری مبانی طی کنید. این دوره‌ها عبارتند از:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
2. رگرسیون خطی
3. کار با داده‌های دسته‌بندی شده
4. مجموعه داده‌ها، تعمیم‌دهی و بیش‌برازش
5. شبکه‌های عصبی
6. تعبیه‌ها (Embeddings)

اهمیت این دوره‌ها برای متخصصان سئو

دوره‌های مرتبط با رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی و تعبیه‌ها برای متخصصان سئو اهمیت زیادی دارند، زیرا این فناوری‌ها بخش اساسی الگوریتم‌های رتبه‌بندی موتورهای جستجو را تشکیل می‌دهند. یادگیری اصول این فناوری‌ها به شما کمک می‌کند تا نحوه عملکرد موتورهای جستجو را بهتر درک کنید.

رفع ابهامات رایج در جامعه سئو

بسیاری از تصورات نادرست در جامعه سئو به دلیل پیچیدگی‌های این فناوری‌ها شکل گرفته‌اند. با یادگیری این مفاهیم، می‌توانید توانایی تحلیل خود را بهبود بخشیده و استراتژی‌های بازاریابی جستجوی خود را ارتقا دهید.

چگونه می‌توان به این دوره‌ها دسترسی داشت؟

برای دسترسی به این دوره‌ها، کافی است به وب‌سایت رسمی گوگل مراجعه کنید. این دوره‌ها رایگان هستند و نیاز به ثبت‌نام پیچیده‌ای ندارند. همچنین، شما می‌توانید بر اساس زمان‌بندی خود، ماژول‌ها را به‌صورت جداگانه تکمیل کنید.

جمع‌بندی

دوره‌های یادگیری ماشین گوگل فرصتی بی‌نظیر برای متخصصان دیجیتال مارکتینگ و سئو هستند تا درک عمیق‌تری از تکنولوژی‌های پیشرفته به دست آورند. این دانش می‌تواند به شما کمک کند تا نه‌تنها عملکرد وب‌سایت خود را بهینه کنید، بلکه با تغییرات آینده در حوزه موتورهای جستجو نیز همگام باشید. اگر به دنبال ارتقای دانش خود در این زمینه هستید، این دوره‌ها یکی از بهترین گزینه‌ها هستند.

منبع: Search engine journal