ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ - ਸੇਮਲਟ ਮਾਹਰ ਦੀ ਸਲਾਹ



ਸਾਡੀ ਦੁਨੀਆਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਨਵੇਂ waysੰਗਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿਚ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੇ ਐਸਈਓ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿਚ ਇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਾਰਗ ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਸਾਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਧਾਰਣਾ ਐਸਈਓ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਵਧੀਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਖੈਰ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੁਝ ਜਵਾਬ ਮਿਲ ਗਏ ਹਨ.

ਪਾਠਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਹ ਇਕਬਾਲ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਇਹ ਇੰਨਾ ਸਿੱਧਾ ਨਹੀਂ ਜਿੰਨਾ ਇਹ ਆਵਾਜ਼ ਸੁਣਦਾ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਮਾਰਗ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ.

ਅੱਜ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਹਰ ਤੋਂ ਖੋਜ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੇ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ. ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੁਝ ਮੂਲ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰਾਂਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਆਨੰਦ ਲੈਂਦੇ ਹੋ. ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?

ਤੇਜ਼ ਬੁਲੇਟ ਪੁਆਇੰਟਸ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ:
  • ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਲਾਭ ਦੇ ਨਾਲ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
  • ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਉੱਚ-ਆਰਓਆਈ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੋ
  • ਰਣਨੀਤਕ AI ਦੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ
ਅੱਜ, ਗੂਗਲ, ​​ਬਿੰਗ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ, ਫੇਸਬੁੱਕ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਏਆਈਜ਼ ਤੋਂ ਪੈਸਾ ਕਮਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ.

ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਗੋਤਾਖੋਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਵਿਚਾਰੀਏ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ.

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਰੀੜ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੈ ਕਿ ਐਸਈਆਰਪੀ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੰਨੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਨਤੀਜੇ ਚੁਸਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ. ਐਸਈਓ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
  • ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਕਿਵੇਂ ਕ੍ਰੌਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੂਚਕਾਂਕ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ
  • ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਖੋਜੋ
  • ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸ਼ਬਦ ਅਕਸਰ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਸੁੱਟੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਪਰ ਐਸਈਓ ਵਿਚ ਇਸ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਕਿਉਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀ ਹੈ?

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੀ ਹੈ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਬਗੈਰ, ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਕੰਪਿ computersਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸਾਨੂੰ ਐਮਐਲ ਨੂੰ ਏਆਈ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਤੇ, ਉਹ ਲਾਈਨ ਧੁੰਦਲੀ ਹੋਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹੁਣੇ ਦੱਸਿਆ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੰਪਿ computersਟਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱ can ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਖਾਸ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ. ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਸਿਸਟਮ ਰਚਨਾ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ. ਏਆਈ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ, ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਰਗੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਜੇ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ. ਗਣਿਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਹੱਲ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ. ਨਕਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕਤਾ ਵੱਲ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਸਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪੇਸ਼ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿਚ ਆਈਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਸਿੱਟਾ ਕੱ. ਸਕਦਾ ਹੈ. ਜਾਂ, ਇਹ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਜੋੜਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਖੈਰ, ਇਹ ਮੰਨਣ ਵਿਚ ਕਾਹਲ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਫੇਸਬੁੱਕ 'ਤੇ ਦੋਸਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਭਟਕਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮਿਲ ਗਿਆ.

ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਹੈ ਬੁੱਧੀ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਏਆਈ ਐਮਐਲ ਨਾਲੋਂ ਬਾਰਡਰ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਬਸੈੱਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਇਸ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ 'ਤੇ ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬੈਂਕ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ.

ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਨੋਟ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਹ ਭਾਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿੱਧੇ ਐਸਈਓ ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਹੀਂ ਜੇ ਐਸਈਓ ਟੂਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪਿਛਲੇ ਸਮਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਸਈਓ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਕੋਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਰੈਂਕਿੰਗ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ understandੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਰਫ ਉਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਰੈਂਕਿੰਗ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦਾ ਹੈ.

ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਂਪੀ ਵਾਂਗ ਅਜੇ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਹਿਲੇ ਪੰਨੇ ਤੇ ਆ ਜਾਓਗੇ. ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਜਿੰਨਾ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਸਹੀ employedੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਆਪਣੀ ਪਿੱਠ 'ਤੇ ਡਿੱਗ ਜਾਓਗੇ.

ਇੱਕ ਸਫਲ ਏ.ਆਈ. ਮਾਪਣਾ

ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਇਸ ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਮਾਈਕਰੋਸੌਫਟ ਬਿੰਗ ਆਪਣੇ ਸਰਚ ਇੰਜਨ ਨੂੰ ਮਲੇਸ਼ੀਆ ਵਿੱਚ ਘੁੰਮਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਬੂਟਸਟਰੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਨੋਟ: ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵਿੱਚ, ਬੂਟਸਟਰੈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਪਾਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਨਾ ਹੀ ਪਿਛਲੇ ਸਮਾਨ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਤਕਨੀਕ ਹੈ. ਇੱਥੇ, ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਿਚਾਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇਸੀ ਬੋਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚਣਾ ਹੋਵੇਗਾ.

ਉਹ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇਗਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ. ਇਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਖ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਸਿੱਧਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਚ ਈ-ਏ-ਟੀ

ਇਕ ਹੋਰ ਵੱਡੀ ਮਿਸਾਲ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਅਥਾਰਟੀ ਅਤੇ ਟਰੱਸਟ ਹੈ. ਗੂਗਲ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਵੈਬਸਾਈਟ ਅਧਿਕਾਰਤ ਹੈ; ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸ ਵੈਬਸਾਈਟ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਜਾਂ ਮਾਲਕ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉੱਤਰ ਵੈਬਸਾਈਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੇ ਲਈ ਇਹ ਕਹਿਣ ਦਾ ਕੋਈ ਅਸਲ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਇਹ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਈ-ਏ-ਟੀ ਸਮਝਦੇ ਹਨ.

ਸਾਨੂੰ ਈ-ਏ-ਟੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਜੀਵਤ ਅਤੇ ਸਾਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀ

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ aspectੁਕਵਾਂ ਪਹਿਲੂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੀ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ. ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਦੇ ਅੰਤਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ. ਫਿਰ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਜਾਂਚਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਅੰਤ ਦੇ ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਪਿਛਲੀ ਸਫਲਤਾ ਅਤੇ ਅਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਵਿਵਸਥ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਸਰਚ ਇੰਜਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਅਰੰਭ ਵਿੱਚ, "ਜਾਣੋ ਚੰਗੀਆਂ" ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਅਰੰਭ ਸਮੂਹ ਹੋਵੇਗਾ. ਉਸਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ "ਚੰਗੇ ਜਾਣੋ" ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣਗੇ. ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਖੁਲਾਸੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਅੰਕ ਬਣਾਏਗਾ "ਚੰਗੀ ਤਰਾਂ ਜਾਣੋ."

ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਆਦਰਸ਼ ਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਅਤੇ ਨਜ਼ਦੀਕ ਹੁੰਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਅਗਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਲਈ ਸਹੀ ਵਿਵਸਥਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਨੂੰ "ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣੋ" ਦੇ ਨੇੜੇ ਅਤੇ ਨੇੜੇ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ asੰਗ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ.

ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਜਾਂ ਐਸਈਆਰਪੀ ਸਿਗਨਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਧੂਰੇ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਵਿਚ ਖਿੱਚੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਦੀ ਵਧੀਆ ਟਿingਨਿੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰੇਗਾ. ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੁਕੀ ਦੇਣ ਵਾਂਗ ਹੈ.

ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਸੰਕੇਤ

ਸਿਗਨਲ ਸਿਰਫ ਲਿੰਕ, ਐਂਕਰ, ਐਚਟੀਟੀਪੀਐਸ, ਸਪੀਡ ਟਾਈਟਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਬਣੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ. ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਸੰਕੇਤ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿਚੋਂ ਕੁਝ ਇਹ ਹਨ:
  • ਹਫਤੇ ਦਾ ਦਿਨ
  • ਵੀਕਡੇਅ ਬਨਾਮ ਵੀਕੈਂਡ
  • ਛੁੱਟੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ
  • ਮੌਸਮ
  • ਮੌਸਮ
ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸੋਮਵਾਰ ਨੂੰ ਦਰਦ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿਚ ਵਾਧਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸੋਮਵਾਰ ਨੂੰ ਦਿਲ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦੇਣ ਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਵਰਗੇ ਤੀਸਰੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਦਰਿਸ਼ਗੋਚਰਤਾ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰੇਗਾ.
ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਗੂਗਲ ਦਾ ਟੀਚਾ

ਮਾਮਲੇ ਦੀ ਤੱਥ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਜੋ ਗੂਗਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਝੁਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਦਲਦਾ ਹੈ. ਗੂਗਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਣ ਦੀ ਸਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਉਹ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਨਾ ਦੇ ਸਕੋ. ਹੁਣ, ਜੇ ਉਹ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਲਗਭਗ ਨਿਸ਼ਚਤ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਗੇਮਡ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਸਾਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.

ਸਿੱਟਾ

ਖੋਜਕਰਤਾ ਵੀ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਚ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਸੀਟੀਆਰ ਜਾਂ ਬਾounceਂਸ ਰੇਟਾਂ ਲਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ "ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ" ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਇਕ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਟੀਚੇ ਵਜੋਂ ਵੀ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੱਸ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਟੀਚੇ, ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.

ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਪਾਇਆ ਹੈ. ਇਹ ਸਮਝਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿੰਨੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਏ ਹਾਂ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਜਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹਨ. ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਵਿੱਚ ਸੰਕੋਚ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ.

ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ ਰੁਚੀ ਹੈ? ਉੱਤੇ ਸਾਡੇ ਹੋਰ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਸੇਮਲਟ ਬਲਾੱਗ.