GILUS MOKYMASIS IR PAIEŠKOS OPTIMIZAVIMO ATEITIS - TECHCRUNCH - SOCIALINĖS ŽINIASKLAIDOS - 2019

Anonim

Nathan Sikes Autorius

Nathan Sikes yra produktų "Foxtailmarketing" VP vadovas ir daugiausia dėmesio skiria praktinių SEO ir skaitmeninės rinkodaros metodų tyrimui ir įgyvendinimui.

Gilaus mokymosi ar gilaus struktūruoto mokymosi koncepcija pastaraisiais mėnesiais buvo dažna pokalbio tema dėl kai kurių didžiausių ir labiausiai vaisingų paieškos bendrovių įsipareigojimų ir pasiekimų. Su tokiomis organizacijomis kaip "Google", "Facebook", "Microsoft" ir "Baidu" (Kinijos paieškos sistema), perkantys į šią technologiją, pradedame matyti didžiulį šios palyginti naujo dirbtinio intelekto (AI) taikomųjų programų ir jų naudojimo pagreitį.

Šiame straipsnyje daugiausia dėmesio skiriama gilaus mokymosi technologijai ir jos įtaka paieškos optimizavimui (SEO) šiandieniniame internetiniame pasaulyje. Pažvelkime į tai, kas yra gilus mokymasis, kai kuri istorija ir kai kurie pagrindiniai žaidėjai, kurie naudoja šią AI, kad suformuotų ir tobulintų skaitmeninę aplinką.

Nekilnojo dirbtinio intelekto ieškojimas

Kad galėtume iš tiesų suvokti giliojo mokymosi pasekmes, turime geriau suprasti, kas tai yra ir iš kur jis kilo. Nors jūs negalite stebėti savo kilmės vienam konkrečiam asmeniui ar vietai, dauguma srities institucijų sutinka, kad Geoffrey Hinton yra šiuolaikinio gilaus mokymosi krikštatėvis. Šiuo metu "Google" ir "Toronto universitetas" padalijamas į "Hinton" indėlį į "Backpropagation" devintojo dešimtmečio programą, o pastaruoju metu - "Neural Computation" ir "Adaptive Perception" programa - vėl uždegė plokščią pramonę, kuriai reikia kibirkštinio uždegimo. "Per pastaruosius 20-30 metų jis (Hintonas) stumia neuronų tinklų sieną ir giliai mokosi", - sako "Baidu" giliųjų mokymosi instituto direktorius Kai Yu. "Mes niekada nematėme, kad mašinos mokymasis ar dirbtinio intelekto technologijos tokiu greičiu daro poveikį pramonei. Tai labai įspūdingai. "

Daugelis kompanijų mato, kad čia yra gilių mokymosi ateitis ir kad jai nereikia daug pinigų ar išteklių, kad galėtų pasinaudoti šia nauja pramonės mokslo pranašuma.

Hintono įnašai gali būti stebimi beveik kiekvienam dideliam subjektui, kuris šiuo metu dirba dirbtiniuose neuroniniuose tinkluose ir giliai mokosi. Yann LeCun, šiuo metu "Facebook", 1980-aisiais padėjo kurti "Backpropagation" kartu su "Hinton". "Baidu" vyriausiasis mokslininkas Andrewas Ng "Google" sukūrė "Gilųjį mokymosi projektą", kuris daugelį metų dirbo "Hinton". Nors šie inžinierių sauja gali dirbti konkuruojančioms įmonėms, visi jie be abejo siekia to paties dalyko - realaus elgesio mokymosi dirbtinio intelekto.

Prieš paskutinįjį dešimtmetį verslo pramonė vis tik grįžo į gilaus mokymosi sritį. Dėl lusto apdorojimo galimybių apribojimų ir duomenų rinkinių, naudojamų dirbtiniuose neuronų tinkluose, Hinton ir jo kolegų teorijos buvo nepraktiškos ir prieš laiką.

Greitai pereikite prie 2015 m. Ir pamatysime visiškai naują aplinką, kurioje yra galimų programų, o didieji berniukai nėra vieninteliai, kurie pastebėjo. Mažesnės organizacijos, pvz., "Clarifai", naudoja papildomą intelektą reklamai, moderacijai / filtravimui ir turinio apdorojimo tikslais. Kitos įmonės, pvz., "Moz" ("SEO" kompanija), tai taip pat žiūri kaip apie ateitį ir būdą teikti geresnius produktus ir paslaugas savo klientams. "Daug technologijų įmonių, kaip" Moz ", atlieka tam tikrą mašinų mokymosi lygį. Mes nieko nedaro su giliu mokymusi ir daugeliu neuronų tinklų. Mes galime eiti ta kryptimi ", - paaiškina Randas Fishkinas" Moz "tinklaraštyje.

Daugelis kompanijų mato, kad čia yra gilių mokymosi ateitis ir kad jai nereikia daug pinigų ar išteklių, kad galėtų pasinaudoti šia nauja pramonės mokslo pranašuma. "IBM Watson Analytics" siūlo nemokamą paslaugą, leidžiančią įkelti iki 500 MB, ir leidžia jums ištirti savo realias programas giliai mokytis. Įvedus "Google Adwords" ar kitą pardavimo metriką į šį įrankį, netgi paleidimo įmonės gali padėti rasti jų duomenis naudodamos reliacinę ir nuspėjamą informaciją. Be Watson Analytics, pažvelkime į kitas kompanijas, kurios šias technologijas kuria ir naudoja dabar.

"Google Research": "Google" užima trečią vietą "Forbes" sąraše "Pasaulio labiausiai vertingų prekių ženklai 2015 m.", Tačiau nemanau, kad daugelis teigtų, kad jie pirmą kartą atlieka paiešką. Per pastarąjį dešimtmetį "Google" padarė daug pažangos mašininio žvalgybos srityje ir siekė geriau suprasti vaizdus, ​​vaizdo įrašus ir kalbą.

Per savo mokslinius tyrimus, įsigijimai ("DeepMind", įsigytos 2014 m.) Ir tokios partnerystės kaip "Imagenet" didelio masto vizualinio atpažinimo iššūkis, "Google" išlieka įsipareigojusi išbandyti ir taikyti naujas gilios mokymosi sritis. Pastaruoju metu "Google" pranešė, kad dabar jie gali automatiškai kurti antraštes ir apibūdinti vaizdus, ​​kai jie juos pirmą kartą pamato. Ar galite įsivaizduoti, ar atvaizdo pripažinimas ar tokios funkcijos, kaip tai buvo įgyvendinta "Google" paieškos algoritmu?

Tai gali būti taip toli. Geoffrey Hinton aiškina "Reddit Ask Me Anything" sesijoje: "Aš manau, kad labiausiai įdomių sričių per ateinančius penkerius metus bus tikrai suprasti vaizdo įrašus ir tekstą. Aš būsiu nusivylęs, jei per penkerius metus, jei neturime kažko, kas galėtų žiūrėti "YouTube" vaizdo įrašą ir pasakoti istoriją apie tai, kas atsitiko ".

"Facebook" FAIR: populiariausias socialinių tinklų svetaines pasaulyje tapo stipriu paieškos dalyviu ir ateityje toliau didins savo rinkos dalį. Facebook "AI Research" (FAIR) rodo "Facebook" įsipareigojimą dirbtiniam intelektualumui ir giliai mokytis kaip socialinių, pirkimų ir žiniasklaidos ateitį. Tiesą sakant, galima teigti, kad tarp jų veido atpažinimo programinės įrangos, jų indėlio į "Torch" atvirojo kodo modulius (gilaus mokymosi ugdymo aplinką) ir naujausią "MIC Schroepfer" (jų CIO) paskelbimą, kuriame teigiama, kad "Facebook" AI dabar turi galimybę "Facebook" yra dabartinis lyderis gilaus mokymosi žvalgybos srityje.

"Microsoft Project Oxford": "Microsoft" neseniai sukūrė bangas savo "how-old.net" veido atpažinimo projektui. Tačiau dauguma žmonių nesupranta, kad šią užduotį sukūrė "Microsoft" mašinų mokymosi tyrimų grupė. Iš tikrųjų, anot "Microsoft" tinklaraščio: "Vieną dieną kūrėjams reikėjo įdėti šį visą sprendimą iš tinklalapio į" Machine Learning API "į realaus laiko transliacijos analizę". Tai tik pradžia. Be tokių projektų, mes be abejo pamatysime "Project Oxford" ir "Cortana" ("Microsoft" asmeninio asistento) integravimą į "Windows 10" ir "Edge", "Internet Explorer" pakeitimą.

WolframAlpha: "WolframAlpha" dar nebuvau vardas, bet pastaraisiais metais jis buvo didelis žaidėjas dirbtinio intelekto srityje. Jų galutinis tikslas yra apskaičiuoti ką nors ir viską, bet jie daugiausia dėmesio skiria sritims, kurioms reikia ekspertų žinių ar galimybių. Neseniai jie išplėtė savo pasiekiamumą vaizdų atpažinimo, problemų generavimo, kalbos pripažinimo ir net "Facebook" analizės srityse.

Kodėl turėčiau rūpintis?

Mes pagaliau išlaikėme ribą, jei dirbtinis intelektas bus įtrauktas į paiešką, kai jis bus, o pirmiau minėtos bendrovės yra atsakingos už mokestį. Taigi, atsižvelgiant į šią naują informaciją, kokį poveikį gilus mokymasis turės ieškoti per ateinančius penkerius metus? Štai keletas prognozių:

Nauji SEO vertikaliai: jei esate interneto rinkodaros specialistas ir ši technologija jums nepatogia

.

tu gali būti klaidingame lauke. Šio tipo dirbtinis intelektas suteikia paieškos variklių rinkodaros specialistams galimybę pasinaudoti įvairiomis naujomis kanalais, įskaitant įvairias vaizdo tinklo svetaines, vaizdo įrašų bendrinančias svetaines ir netgi skaidrių pristatymo platformas, tuo pat metu suteikiant "kreditą" vaizdams ir vaizdo įrašams vertę ieškotojams.

Vis labiau svarbu suvokti savo kliento vaizduotę ir dėmesį su vaizdais, o paieškos bendrovės atkreipia dėmesį.

Šlamšto svetainės mirtis: "Google" jau seniai kovoja su šlamšto svetainėmis. Jie netgi turi algoritmą "pingvinas", kuris skirtas mažinti svetainių, naudojančių šlamšto taktiką, reitingą. Mano prognozė yra tai, kad pastebime didelį svetainių, kuriose naudojami šlamšto metodai, paslėptos peradresavimai arba plonas turinys, neturinčio jokios vertės, sumažėjimas. Tai užtikrins saugesnį, mažiau apsunkintą žiniatinklį.

Geresnis įrenginio integravimas: "Google" Mobilegeddon atnaujinimas nebuvo paskutinis tokio pobūdžio. Kadangi bendrovės, pvz., "Facebook" ("Oculus") ir "Microsoft" ("Hololenus"), išleidžia virtualios realybės ausines, mums reikės protingesnės paieškos sistemos, kuri galės nustatyti prioritetus ir sužinoti, kokiose svetainėse turėtų būti rodoma, kokiuose įrenginiuose.

Nereikia paslėpti: kaip paieškos sistemos tobulina šį AI ir tampa protingesni, taip bus ir jų stebėjimo galimybės. Mes ketiname pamatyti naujos kartos "supercookies", kaip antai tuos, kuriuos "Verizon", "AT & T" ir "Facebook" neseniai išleido, todėl vis sunkiau pasilikti internete.

Vaizdinis turinys bus svarbesnis nei kada nors anksčiau: "Millennials" ignoruoja skelbimus aukštesniu lygmeniu nei bet kurios kitos kartos prieš juos. Pasak "Tiesiogiai išmatuotos" (socialinės žiniasklaidos analizės bendrovės), 62 procentai visų prekių ženklų ir 77 procentai visų "Facebook" sukurtų įsipareigojimų yra nuotraukos, o ne tik įprastas tekstas. Jei norite eiti dar giliau, "Hubspot" tyrimai rodo, kad galite generuoti iki 94 procentų daugiau peržiūrų ir 37 procentų daugiau įtraukimo, jei pridėsite įtikinamų vaizdo elementų ir grafikos dienoraščių įrašus ir socialinės žiniasklaidos turinį.

Vis labiau svarbu suvokti savo kliento vaizduotę ir dėmesį su vaizdais, o paieškos bendrovės atkreipia dėmesį. Ieškokite tokio tipo turinio, kuris ateityje bus prioritetas.