<стр>Обновленные ускоренные курсы Google по машинному обучению включают новые модули по LLM и искусственному интеллекту, помогающие понять, как работают поисковые системы

Google обновил свой ускоренный курс по машинному обучению новыми видео и модулями по большим языковым моделям и автоматизированному машинному обучению. Эти курсы представляют собой полезное введение в технологии, лежащие в основе современных поисковых систем и генеративного искусственного интеллекта, информацию, которая поможет вам улучшить SEO.

Что такое ускоренный курс машинного обучения Google?

<п>Курс Google по машинному обучению представляет собой простое для понимания введение в машинное обучение. Он показывает, что такое машинное обучение и чем оно может быть полезно вам и вашему бизнесу. <стр>Различные курсы состоят из модулей, начиная с введения в основы линейной регрессии, логистической регрессии и моделей двоичной классификации

Другие модули покрывают:

<ул>

<сильный>Данные
Как работать с данными машинного обучения

Продвинутые модели машинного обучения
Введение в нейронные сети, встраивания и модели большого языка

<сильный>Реальный ML
В этих модулях рассматриваются лучшие практики внедрения моделей машинного обучения в реальном мире.

В новый курс добавлены следующие темы:

Новый модуль большой языковой модели (LLM)

<стр>Модуль «Большие языковые модели» — это новое дополнение к курсам и хороший способ быстро освоиться с технологией и получить представление о ней.

В документации Google показано, что учащиеся изучают с помощью этого модуля:

“Определите несколько различных типов языковых моделей и их компонентов.

<стр>Описать, как создаются большие языковые модели, а также важность контекста и параметров. <п>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 рекомендует сначала пройти шесть других курсов, прежде чем начинать модуль LLM, чтобы получить представление об основах. Шесть рекомендуемых курсов выглядят очень интересно:

<ол>

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 встраиваниям можно смело назвать важными для оптимизаторов, поскольку эти технологии составляют основную часть работы алгоритмов поискового ранжирования. Получение базового понимания этих технологий улучшит вашу способность понимать, как работает серверная часть поисковых систем.

Многие вводящие в заблуждение идеи популярны в сообществе SEO, 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.