إجراء تحسين التعلم العميق لتلبية نية المستخدم

كيفية إجراء تحسين التعلم العميق لتلبية نية المستخدم

تم التحديث 2.2.2022

للتوافق مع اتجاهات البحث في التعلم العميق ، ابدأ باتباع نهج يركز على المستخدم لما يجب أن يكون على صفحات الويب الخاصة بك.

يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق على تغيير كيفية نجاح صناعات مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية بسرعة في الفضاء عبر الإنترنت. يعد تحسين التعلم العميق الآن موضوعًا أساسيًا في مجتمع التعلم الآلي الذي يسعى إلى مواكبة أحدث تقنيات البحث باستخدام مجموعات بيانات Google . ستوفر الفوائد طويلة المدى للصفحات عالية التنظيم التي تم إنشاؤها باستخدام بيانات منظمة لشركتك نتائج أفضل في تصنيفات البحث.

نحن نعيش في أوقات مثيرة. إنه لمن الملهم أن نرى ما يتم جلبه من التعلم العميق للأعمال التجارية عبر الإنترنت! مناهج التعلم الآلي الحديثة ، مثل التعلم العميق ، هي بداية مستقبل البحث. يعني النمو الهائل للويب وعلوم الكمبيوتر في التعلم العميق أن العديد من الشركات لا تزال تركز على ما كان يعمل سابقًا للوصول إلى المشترين ، لكنها لا تزال تفتقد إلى مفاهيم البيانات المنظمة لتحسين محركات البحث . دعنا نغطي بعض المصطلحات الأساسية ونبدأ.

جدول المحتويات

• ما هو DeepMind for Google؟
• كيف يختلف التعلم الخاضع للإشراف عن تعلم الكمبيوتر غير الخاضع للإشراف؟
• كيف تستخدم Google التعلم العميق؟
• يجب أن تقدم مواقع الويب ما يفضله المستهلكون
• هل ماتت عوامل الترتيب؟
• ما هي عوامل الترتيب التي تؤثر على مواقع الأعمال؟
• تساعد قواعد بيانات التعلم العميق والرسم البياني المستخدمين في تحديد موقع المعلومات
  • أصبحت مُحسّنات محرّكات البحث أكثر حول ملاءمة المحتوى
  • يوفر التعلم العميق إجابات أفضل للباحثين
• التحول النموذجي في عوامل الترتيب حسب الصناعة
• كيفية تحسين التعلم العميق؟
• ما هي قواعد بيانات الرسم البياني الأصلي المتوازي التعلم العميق؟
• ما هو NSL في TensorFlow؟
• تلخيص الأفكار: تحسين التعلم العميق

ما هو DeepMind for Google؟

يذهب DeepMind for Google بالاختصار DMG. ينفذ فريقها أبحاث التعلم الآلي المتطورة من DeepMind لمنتجات Google والبنية التحتية لبحث Google. يستخدمه الملايين من الأشخاص لطرح الأسئلة وإجراء استعلامات البحث دون معرفة أو فهم التكنولوجيا التي تقف وراءها. إنه وراء كواليس خوارزميات تعلم الكمبيوتر الحالية.

من المفيد مساعدة الشركات في الحصول على رؤية في SERPs والمبيعات .

كيف يختلف التعلم الخاضع للإشراف عن تعلم الكمبيوتر غير الخاضع للإشراف؟

في التعلم الخاضع للإشراف ، يتم تدريب الكمبيوتر على التنبؤ بالملصقات التي يحددها الإنسان ، مثل نوع صور الأشجار المسمى على أساس الأشجار ؛ التعلم غير الخاضع للإشراف لا يعتمد على التسميات. إنه قادر على إنشاء سير عمل التنبؤ الخاص به مثل محاولة التنبؤ بكل كلمة متتالية في جملة معينة. يسمح التعلم المعزز للوكيل باكتشاف تسلسلات الإجراءات التي تعمل على تحسين الفوائد الإجمالية ، مثل الفوز في الألعاب والتنبؤ بالانتخابات ، دون أمثلة واضحة على التقنيات الجيدة ، مما يتيح الاستقلالية.

كيف تستخدم Google التعلم العميق؟

أحد الأمثلة على كيفية استخدام Google للتعلم العميق هو خرائط Google. يمكن استخدام بيانات الموقع الإجمالية لفهم حركة المرور وبيانات المستخدم التاريخية وظروف حركة المرور الحية. يساعد استخدام التعلم الآلي لإنشاء تنبؤات أي شخص يستخدم خرائط Google في التنقل. يمكنهم معرفة ما إذا كانت حركة المرور على طول طريق أعمالهم ثقيلة أو خفيفة ، ووقت السفر المقدر ، والوقت المقدر للوصول (ETA).

إنه مساعد Google للتعرف على الكلام ، يستخدم الذكاء الاصطناعي شبكات عصبية عميقة لتدريب خوارزمية على كيفية فهم الأوامر والأسئلة المنطوقة بشكل أفضل. تم تحديث النظام ليعمل على منصة جديدة تسمى Google Neural Machine Translation ؛ تضمن هذا نقل كل شيء إلى بيئة تعليمية عميقة.

ومع ذلك ، هناك العديد من الطرق التي يستخدم بها عملاق التكنولوجيا هذه التكنولوجيا - العديد منها لا يعرفها سوى موظفيها.

يجب أن تقدم مواقع الويب ما يفضله المستهلكون

إن تواجدك التجاري عبر الإنترنت وإيراداتك تستحق عمليات تدقيق وتفكير وتخطيط وتحضير مستمرة لكيفية البقاء على اطلاع دائم
إنشاء محتوى ويب يرغب المستخدمون في استهلاكه . ولكنه يمنح أيضًا جهات التسويق الرقمية فرصة لتحسين الأساليب واغتنام الفرص الجديدة في كل من البحث المكتسب والمدفوع بشكل مختلف.

بطبيعة الحال ، تذهب الدراسة المستمرة إلى معرفة أسئلة المستخدم التي سيتم طرحها مسبقًا والمحتوى الذي يجب إعداده ، والذي قد يكون خطوة رئيسية نحو الذكاء العام الذي يحتاجه عملك. يثبت التعلم العميق أن إنشاء محتوى أفضل في المقالات الطويلة يولد المزيد من مشاركة المستخدم والمبيعات أكثر من إنتاج المزيد من المحتوى بقيمة أقل.

يقول Sandford.edu ، "تم اقتراح فكرة استخدام وحدات معالجة الرسومات لتدريب خوارزميات التعلم العميق لأول مرة في عام 2009". وقد أجرى منذ ذلك الحين العديد من التجارب لفهم كيفية أداء خوارزميات تحسين التعلم العميق المختلفة وتقديم تدريب مستمر. بالإضافة إلى ذلك ، تقدم الورقة البيضاء السنوية الخاصة بعوامل ترتيب البحث ** بيانًا مذهلاً مفاده أن عوامل الترتيب التقليدية على الويب أصبحت غير ذات صلة.

بالنسبة للكثيرين ، فإن التحديثات في كيفية عمل مُحسّنات محرّكات البحث هذا العام هي علم الصواريخ الجديد الذي يتضمن استخدام التعلم العميق. نحن نتفهم الساعات التي يتطلبها الأمر لتحديد التأثير على مجال عملك ، ونحب مساعدة أعمال Minneapolis على تنمية تواجدها عبر الإنترنت.

لا يستخدم خبراء التسويق عبر البحث فقط ترميز البيانات المنظمة الأساسي كما هو موضح في schema.org وفي صفحات Google Developers للحصول على معلومات حول بطاقات المعلومات الغنية والمقتطفات المنسقة. هذه مصادر متعددة تشرح كيفية عمل البحث وأين سينمو من أجل الاستخدام المستقبلي المحسن. إنه يتطور بسرعة ويستحق إيلاء المزيد من الاهتمام له.

هل ماتت عوامل الترتيب؟

تظل عوامل تحسين محركات البحث الفنية مهمة ويجب حلها في مجال ما للحفاظ على نتيجة جيدة لتحسين محركات البحث . يخلق مشهد البحث المتطور والزيادة الهائلة في حجم عمليات البحث وظيفة أكبر لمحركات البحث. يجب أن يفهم المسوقون استراتيجية بحث أفضل وينفذوها بسرعة ليكونوا قادرين على المنافسة في البحث على سطح المكتب والجوال والصوت والصورة. إذا كان ترميز موقعك قديمًا أو معطلاً أو منتفخًا ، فلا يجب أن تتوقع أن تفضل محركات البحث موقعك في تصنيفات البحث.

يواجه كل موقع نفس الحقيقة ، يتم استيعاب جودة المحتوى الخاص بك وملاءمته وصحته وتفرده من قِبل Google ، إلى جانب عدد الروابط الخلفية ذات الصلة. يتحدث FatJoe عن الصفحة الجديدة التي تم اختبارها بواسطة Google ** ؛ مما يؤكد هذا. إذا لم يتم اعتبار المحتوى الخاص بك هو أفضل إجابة ، فلن تتم مكافأتك بترتيب أعلى ورؤية أفضل في SERPs. يمكنك الحصول على الكثير من الرؤية المباشرة للعلامة التجارية من خلال الظهور في مربعات People Ask . النهج الأحدث يدور أكثر حول ملاءمة المحتوى وتلبية متطلبات المستخدم. على سبيل المثال ، إذا كانت صفحات الويب الخاصة بك ممتلئة بوحدات البكسل البطيئة التحميل ، فهذا عامل ترتيب تقني. يتزايد عدد المستخدمين الذين لا ينتظرون بسبب مشاكل في سرعة التحميل.

ما هي عوامل التصنيف التي تؤثر على مواقع الأعمال؟

فيما يلي القائمة الدقيقة لأهم الرؤى حول عوامل التصنيف الجديدة التي اكتشفها SearchMetrics :

• تتكيف خوارزمية التعلم العميق من Google الآن مع الاستعلامات وتعمل في الوقت الفعلي.
• تعد ملاءمة المحتوى عاملاً جديدًا في التصنيف — وهي القوة الدافعة وراء الحصول على أعلى التصنيفات.
• تظل العوامل الفنية شرطًا أساسيًا للحصول على تصنيفات جيدة ، ولكن هذه العناصر وحدها لم تعد كافية.
• الروابط الخلفية هي الآن ببساطة واحدة من العديد من العوامل المساهمة ؛ التصنيفات العالية ممكنة حتى للمواقع الخالية من الروابط.

تساعد قواعد بيانات التعلم العميق والرسم البياني المستخدمين في تحديد موقع المعلومات

هناك عامل آخر في إنشاء محتوى عالي الجودة وهو التحول إلى تقديم منشور أو مقال جديد بناءً على موضوع ما مقابل كونه موضوعًا تحت عنوان الكلمات الرئيسية. يصبح كل شيء تنشره عبر الإنترنت جزءًا من الرسم البياني المعرفي الخاص بك ويظهر خبرتك في المجال ، والموضوعات التي تعتبر مرجعًا لها ، والمحتوى ذي الصلة الذي أنتجته لإثبات ذلك.

تركز زيادة الاستثمار في التعلم العميق والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على أهمية المحتوى التي تحل محل الأساليب القديمة لتحسين حملة تحسين محركات البحث (SEO) و PPC. أصبح التنبؤ بأنماط سلوك المستهلك باستخدام خوارزميات التعلم العميق أسهل من أي وقت مضى.

يجب أن يكون زوار الموقع قادرين على الازدهار بالحلول التي تقدمها والتي تحل المشكلات المعقدة. تساعد قواعد بيانات الرسم البياني والتعلم العميق المستخدمين في العثور على من قال ماذا في موضوعات البحث الخاصة بهم. علاوة على ذلك ، يجب أن تتضمن فقط وقتما قيل ، ما هي القناة التي تعرضها ، وأين قالوا ذلك. من هناك ، نأمل أن يتصل بك المستخدمون ، أو يملأوا نموذجًا ، أو يتواصلون على القنوات الاجتماعية ، أو يكملون عملية شراء عربة التسوق ، أو توجه مباشرةً إلى متجرك ، أو يتخذ بعض الإجراءات الإيجابية الأخرى للاتصال.

كن حذرًا من التركيز كثيرًا على تصنيفات الكلمات الرئيسية لأن هذا المقياس في نتائج البحث يتحول إلى SERPs المستندة إلى الكيان . يختلف اختيار Google لإنتاج نتائج البحث بناءً على عدد من المعايير المتنوعة.

اثنان لهما الأسبقية في تجربتنا:

• تحديد الموقع الجغرافي. يتم تعديل نتائج بحث المستخدم وفقًا لخط الطول وخط العرض من مكان وجودهم في ذلك الوقت. لا يؤثر هذا على البحث المحلي وتسويق خرائط Google فحسب ، بل يؤثر أيضًا على الجوانب الإضافية لتصنيفات البحث العضوي. على الرغم من أن عبارة "بالقرب مني" عادة ما تكون جزءًا من طلبات البحث ، حتى لو لم تكن كذلك ، فسيعرض GoogleBot النتائج بالقرب منك بشكل طبيعي. أحد الأساليب التي تقود بالفعل مُحسّنات محرّكات البحث المحلية لبعض المواقع هو تطبيق ترميز مخطط الأعمال المحلية .

• التفضيلات الشخصية المنشأة. تقوم جميع محركات البحث الرئيسية باستمرار بتخزين المعلومات حول كيفية استخدامك أنت والآخرين للويب. هذا يشكل دعوة نمط البحث المخصص. يتم تخزين هذه المعلومات على السحابة وتصبح بيانات ضخمة تستخدم لتقديم نتائج بحث أكثر صلة. تشكل سجلات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ، وسجل المتصفح ، والتغريدات ، وأكثر من ذلك بكثير كيف تسعى SERPs لمطابقة تفضيلاتك.

أصبحت مُحسّنات محرّكات البحث أكثر حول ملاءمة المحتوى

تكتشف الشركات التي تجد تحسينات في تصنيفات مواقع الويب الخاصة بها أن ذلك يرجع إلى الصفحات ذات الصلة الرائعة بالمحتوى الفريد والتي تقدم أيضًا أفضل الحلول للمستخدمين. هذه نتيجة رئيسية من دراسة SearchMetric الأخيرة. يشير المحتوى ذي الصلة إلى مدى توافق المعلومات الموجودة على موقع الويب مع استعلام البحث. تتضمن معايير الملاءمة عناصر المحتوى مثل النص المرئي ، بالإضافة إلى الصور أو مقاطع الفيديو. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن إنشاء الملاءمة من خلال عناصر التعريف مثل العنوان والوصف التعريفي والعلامات البديلة.

يمكن للمسوقين الذين يفهمون الأشكال المختلفة لاستعلامات البحث (المعلوماتية والتنقلية والمعاملات) إنشاء محتوى جديد وبنية صفحات حولهم. مراكز معلومات مفيدة حول تجربة المستخدم وما يريد المستخدم تحقيقه أو تعلمه أو شراؤه. إشارات المستخدم هي الرائد الحقيقي ، لا سيما في التسويق عبر البحث المحلي.

يجب أن تتطابق أهمية السياق داخل المحتوى الخاص بك مع نية الباحث. BERT و MUM هي خوارزميات التعلم العميق التي ترتبط بمعالجة اللغة الطبيعية ونية فك التشفير بسهولة أكبر.

يوفر التعلم العميق إجابات أفضل للباحثين

تقدم Google خيارات لاستعلامات البحث التي تعتقد أنها أفضل إجابة وستوفر أفضل تجربة للمستخدم. اعتمادًا على طبيعة الاستعلام ، قد يساعدك تحسين البحث الدلالي في الفوز بميزات مثل مربع الإجابة لبحث طبي أو فيديو تعليمي إرشادي أو مقالة بحثية متعمقة.

في الماضي ، كان Google أكثر صعوبة. في حدث مباشر تم بثه في 23 مارس 2016 ، أكدت Google أن أهم ثلاث إشارات للترتيب هي المحتوى والروابط و RankBrain. تحدث Andrey Lipattsev ، كبير المحللين الإستراتيجيين لجودة البحث في Google عن RankBrain حيث يلعب التعلم الآلي والعميق ويعملان في الوقت الفعلي.

التحول النموذجي في عوامل الترتيب حسب الصناعة

لم يعد المحتوى عبارة عن عدد كبير من الصفحات والمشاركات. مع انتشار محتوى الويب ، قد يمتص موقع أكبر بشكل سلبي ميزانية الزحف الخاصة بك. يعد محتوى المستخدم الأكثر صلة بالموضوع والمصمم خصيصًا ليناسب محتوى المستخدم المقدم في شكل نشرات إرشادية أو نصائح أو رسوم بيانية أو معارض صور تقدم أمثلة على الأعمال المرئية ، مثل رسام منزل تاريخي ، أمرًا رائعًا. القوائم الموجزة ذات الخطوات النقطية أو المرقمة الواضحة تسهل على القراء الذين يحتاجون إلى اتباع التعليمات.

يعد هذا الترتيب للعناصر المعلوماتية جزءًا لا يتجزأ من تصميم تجربة المستخدم للموقع ويجب أن يكون منسقًا جيدًا ومميزًا بالمخطط. لا يُقصد من البيانات المنظمة أن تكون عاملاً في الترتيب ، ولكن نظرًا لأنها تساعد في تنظيم محتوى صفحتك ، فإن هذا العامل وحده يساهم في فرصها في الحصول على تصنيفات أعلى.

من المؤكد أن تحسين محركات البحث أصبح أكثر تعقيدًا. بالنسبة للأفراد الذين مارسوا ذات مرة نهج مقاس واحد يناسب الجميع ، فإن الدعوة للتغيير تكون أكثر صرامة. تمتلك الصناعات المختلفة معايير فريدة لعوامل الترتيب للحصول على رؤية أفضل في نتائج البحث ذات الصلة. لا يوجد نهج منظم من عامل واحد لاستراتيجيات التسويق الناجحة . ومع ذلك ، هناك شيء واحد واضح ، وهو أن موقعك يحتاج إلى معلومات صناعية صحيحة ومنظمة بشكل جيد .

قدمت Searchmetrics أنها ستبدأ في نشر أوراق بيضاء خاصة بالصناعة للشركات في قطاعات الصحة ، والتمويل ، والتجارة الإلكترونية ، والإعلام ، والسفر. ينطوي التعقيد المتنوع في عوامل ترتيب البحث ، وكيفية تطبيقها على استفسارات المستخدم ، على التزام طويل الأجل لفهم العوامل التي تؤثر على التصنيفات بناءً على مكانتك ومنافستك وتوقعات المستخدم.

كيفية تحسين التعلم العميق؟

استعد للتعلم العميق لتصبح جزءًا من عملية تحسين موقع الويب الخاص بك عن طريق:

1. مركزة بياناتك. سواء كانت شركتك كبيرة أو صغيرة ، فإن الأمر يتطلب عقلية معينة للحصول على قيمة من التعلم العميق والمعرفة لتحسينها. للبدء ، قم بإنشاء "بحيرة بيانات" أو رسم بياني للبيانات لمساعدتك على الوصول بسهولة ومقارنة وتحليل المدخلات الهامة لإجراءات المستخدم. لحسن الحظ ، هناك المزيد والمزيد من المصادر القادرة على التعامل مع كمية هائلة من البيانات ومساعدة مشرفي المواقع ومديري حسابات الدفع لكل نقرة (PPC) ومحترفي تحسين محركات البحث (SEO) على فهمها. يمكن أن يساهم التدقيق المتعمق في موقع تحسين محركات البحث (SEO) في طرق الاستفادة من التعلم العميق لتوفير المزيد من القيمة لقرائك.

2. اجعلها ثقافة مؤسستك. تتطلب المواقع التي تتولى زمام المبادرة اليوم وفي المستقبل عملية جيدة التخطيط. لم يعد يعمل فقط على إنشاء المنشور التالي الذي يلهم قلم الكتابة الخاص بك. النجاح يعني الفشل في بعض الأحيان ، ولكن الفشل إلى الأمام. إجراء التجارب بسرعة على البنية التحتية التي تدعم التطوير المتكرر السريع ؛ الاختبار والقياس والتعديل. قم بتطوير ثقافتك التنظيمية من نقطة اتخاذ القرارات بناءً على الأحاسيس العاطفية إلى الاعتماد بشكل أكبر على رؤى البيانات المثبتة. ثم يمكن قراءة محتوى الويب الخاص بك وبنية UX ontology بشكل أفضل من خلال التعلم الآلي وتحقيق أداء أفضل في تطبيقات التعلم العميق.

3. الحفاظ على السوائل وإنشاء محتوى دائم الخضرة. كلما تعلمت مفاهيم التعلم العميق بشكل أسرع وكيفية تنفيذها عند إنشاء محتوى ويب جديد ، كلما قدمت تجارب مستخدم رائعة بشكل أسرع. خصص وقتًا للبحث وتلقي دورات جديدة وإجراء التجارب ومشاركة نتائجك في المنتديات. فكر في الانضمام إلى دورة Andrew Ng عبر Coursera ، أو المشاركة في مسابقة Kaggle.

"التعلم العميق هو مجال جديد للبحث في التعلم الآلي الذي يهدف إلى تحقيق هدفه الأصلي: الذكاء الاصطناعي." - كلية أمريتا للهندسة ***

"لقد بدأ (التعلم الآلي) في تحقيق نتائج مذهلة. لم يعد التعلم العميق من أجل صنع أنظمة فعالة لمكافحة البريد الإلكتروني العشوائي بعد الآن ؛ الآن يتم تشغيل السيارات ذاتية القيادة ، والروبوتات المتحركة ، والتعرف على الكلام والتوليف على مستوى الإنسان ، وأكثر من ذلك بكثير. هذا تطور مذهل! " -استشاري التعلم الآلي Aurelien Geron ****

"المنهجية السائدة في تدريب التعلم العميق تدعو إلى استخدام أساليب التدرج العشوائي (SGDs). على الرغم من سهولة التنفيذ ، يصعب ضبط SGDs ومواءمتها. تجعل هذه المشكلات من الصعب تطوير وتصحيح وتوسيع نطاق خوارزميات التعلم العميق باستخدام SGDs. نوضح أن طرق التحسين الجاهزة الأكثر تعقيدًا مثل BFGS للذاكرة المحدودة والتدرج اللوني المقترن مع البحث عن الخط يمكن أن تبسط وتسريع عملية التدريب المسبق للخوارزميات العميقة. - أندرو إن جي *

ما هي قواعد بيانات الرسم البياني الأصلي المتوازي التعلم العميق؟

توفر قواعد بيانات التعلم العميق Native Parallel Graph بيانات للحصول على رؤى أعمق ونتائج أفضل. التعلم الآلي ، حتى مع تقدمه تحت مظلة التعلم العميق ، يظل متطلبًا من الناحية الحسابية ، والتعلم الآلي القائم على الرسم البياني ليس استثناءً. مع كل نقطة اتصال كيان جديدة أو مستوى من البيانات المتصلة ، يتوسع حجم البيانات في كل بحث بشكل كبير. هذا يتطلب بعد ذلك حسابًا متوازيًا بشكل كبير لتقاطع البيانات وفهم هدف بحث المستخدم بشكل أفضل .

تحتاج قواعد البيانات ذات القيمة الأساسية إلى اتصال مناسب ولكن برقم نظيف ومخفض من عمليات البحث المنفصلة أو RDBMS لتجنب الكثير من الصلات البطيئة. يمكن أن ينتهي الأمر ببعض قواعد بيانات الرسم البياني القياسية إلى صعوبة التعامل مع تحليلات الارتباط العميق على الرسوم البيانية الكبيرة. من الأفضل استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني الأصلية التي تدير المعالجة المتوازية والموزعة على نطاق واسع.

من أجل حساب وشرح الأسباب الكامنة وراء اقتراحات البحث الشخصية واكتشاف الاحتيال ، يجب أن تحتوي قاعدة بيانات الرسم البياني على لغة استعلام قوية لا يمكنها فقط اجتياز الاتصالات في الرسم البياني ولكن أيضًا دعم الحساب مثل التصفية والتجميع وهياكل البيانات متعددة الأوجه للتذكير الدليل. يتطلب البحث المفاهيمي نهجًا منظمًا ؛ يدعم كلاً من محرك البحث وسهولة الاستخدام للمستخدم.

ما هو NSL في TensorFlow؟

التعلم المهيكل العصبي ، أو NSL ، في TensorFlow ليس معقدًا كما يبدو. إنه إطار لتدريب الشبكات العصبية العميقة التي تعتمد على إشارات منظمة إلى جانب مدخلات محددة. يستفيد نموذج التعلم هذا من تعلم الرسم البياني العصبي لإنجاز تدريب الشبكات العصبية باستخدام الرسوم البيانية والبيانات المنظمة. يتم إنشاؤها بواسطة مصادر متعددة مثل الرسوم البيانية المعرفية أو السجلات الطبية أو البيانات الجينية أو العلاقات متعددة الوسائط. يدعم هذا أيضًا معالجة اللغة الطبيعية المستخدمة في خوارزمية BERT .

كيف يستخدم خطاب الأمن القومي الرسوم البيانية والبيانات المنظمة؟

تحتوي البيانات المنظمة على بيانات ثرية عن علاقة الكيانات بين العينات. أثناء مرحلة التدريب لنموذج ML ، يساعد إشراك الإشارات المنظمة في الوصول إلى دقة نموذج أعلى. تجلب الإشارات المنظمة طريقة واتساق أفضل لتدريب الشبكة العصبية. يتم تحقيق ذلك من خلال إجبار النموذج على استيعاب تنبؤات دقيقة بالإضافة إلى الحفاظ على التشابه الهيكلي للمدخلات. يعد هذا مفيدًا للغاية للبحث عن استراتيجيي التسويق أثناء موافقتهم على تقنيات تحسين محركات البحث (SEO) الأفضل .

ليس من السهل على المسوق الرقمي اليوم فك شفرة نية مستخدم معينة. من خلال تنحية الحدس جانبًا والاستفادة من البيانات الضخمة الغنية بالرؤى الرئيسية ، يمكنك اعتماد نهج جديد. تظل تقنيات التحسين القوية أساسًا لأفضل ممارسات التجارة الإلكترونية لتحسين المبيعات والالتزام بإرشادات بحث Google يعد شرطًا أساسيًا للحصول على تصنيفات جيدة. تظل بنية UX الخاصة بك ، وتنفيذ المخطط المنظم ، وهيكل الارتباط ذي الصلة ، وسرعة الموقع السريعة قابلة للتطبيق.

لم تعد عوامل الترتيب التقليدية قادرة على مساعدتك على البقاء في المنافسة. إن الخوارزميات الجديدة والاستخدام الجديد للبحث الصوتي والمزيد من الأجهزة إلى جانب التعلم العميق وقدرته على تحليل محتوى موقع الويب وفهم نية المستخدم في الوقت الفعلي موجودة لتبقى. يمكن أن تساعد شركة Hill Web Creations في إزالة مستويات الارتباك أو الشعور بالارتباك. يمكن أن يزدهر موقع الويب الخاص بك باتباع نهج منظم لمحتوى لم يسبق له مثيل ويعمل بكفاءة أكبر لمطابقة نية المستخدم .

تتزايد تجربة المستخدم في عالم مُحسّنات محرّكات البحث الاحترافي. سيؤدي تحسين مقاييس رضا المستخدم على موقع الويب الخاص بك وتحديد أولويات ما يعمل على زيادة معدل نقرات SERP إلى زيادة مستويات حركة المرور والتحويلات ذات الصلة. ترتبط العوامل التي ذكرناها في هذه المقالة ارتباطًا وثيقًا بتصنيفات أفضل أيضًا. صرحت Google باستمرار أن ما يسعون إليه هو تقديم نتائج البحث التي يريدها الأفراد. الأمر بسيط مثل حقيقة أنك ، مثل جميع مستخدمي الإنترنت ، تنقر وتركز على المحتوى الذي تريده.

تلخيص الأفكار: تحسين التعلم العميق

في Hill Web Marketing ، نحب ما نقوم به. يمكننا التحدث وشرح ماهية مُحسّنات محرّكات البحث طوال اليوم! نحن لا نعتذر عن شغفنا بالخبرة الفنية في تحسين محركات البحث ؛ هذا يعني امتلاك القدرة على تقديم رؤى احترافية فريدة لك لتحسين تجارب العملاء على موقعك. تابع مدونة تسويق البحث الخاصة بنا للحصول على أخبار جديدة وموثوقة.

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن إنجازاتنا في مساعدة مواقع الويب التجارية على ترتيب أفضل ، فلنتحدث شخصيًا. قد نقترح البدء بتدقيق المخطط للإصلاحات والفرص

* http://www.andrewng.org/portfolio/on-optimization-methods-for-deep-learning/

** https://fatjoe.com/google-page-experience/

*** https://www.amrita.edu/event/workshop-advanced-optimization-deep-learning-applications

**** https://cloud.google.com/blog/products/gcp/the-book-for-getting-hands-on-with-machine-learning-deep-learning-and-tensorflow