Обновленные экстренные курсы машинного обучения от Google включают в себя новые модули с LLM и AI, которые помогают понять, как работают поисковые системы
Google обновил свой ускоренный курс машинного обучения новыми видео и модулями о больших языковых моделях и автоматизированном машинном обучении. Эти курсы являются полезным ознакомлением с технологиями, стоящими за современными поисковыми системами и генеративным искусственным интеллектом, информацией, которая сделает вас лучшим SEO.
Что такое ускоренный курс машинного обучения Google&rsquo?
Курс машинного обучения Google – это простое для понимания поступление в машинное обучение. Он показывает, что такое машинное обучение и как оно может быть полезным для вас и вашего бизнеса.
Различные курсы состоят из отдельных модулей, начиная со вступления в основы линейной регрессии, логистической регрессии и моделей бинарной классификации
Другие модули охватывают:
- Данные
Как работать с данными машинного обучения - Расширенные модели машинного обучения
Введение в нейронные сети, встраивание и большие языковые модели - Реальный ML
Эти модули охватывают лучшие практики для развертывания моделей машинного обучения в реальном мире.
Новый курс добавляет темы, которые включают:
Новый модуль большой языковой модели (LLM)
Модуль «Большие языковые модели» является новым дополнением к курсам и является хорошим способом быстро освоить технологию и ознакомиться с ней.
Документация Google’s показывает, что студенты изучают с помощью модуля:
“Определите несколько различных типов языковых моделей и их компонентов.
Опишите, как создаются большие языковые модели и важность контекста и параметров.
Определите, как большие языковые модели используют преимущества самовнимательности.
Раскройте три ключевые проблемы больших языковых моделей.
Объясните, как точная настройка и дистилляция могут улучшить прогнозы и эффективность модели.”
Google рекомендует сначала пройти шесть других курсов перед началом модуля LLM, чтобы получить понимание основ. Шесть рекомендованных курсов выглядят очень интересно:
<ол>
Курсы из линейной регрессии, нейронных сетей и встраивания можно назвать необходимыми для поисковых систем, поскольку эти технологии являются основной частью работы алгоритмов ранжирования в поиске. Получение базового понимания этих технологий улучшит вашу способность понять, как работает серверная часть поисковых систем.
Многие обманчивые идеи популярны среди SEO-сообщества, поскольку они звучат как здравый смысл, так же как некоторые ответы, которые вы могли получить от генеративного ИИ, имеют смысл, но являются галлюцинациями. Узнав, что это за технологии и как они работают, вы сможете стать лучшим поисковым маркетологом.