A Google frissítette gépi tanulási gyorstanfolyamát új videókkal és modulokkal a nagy nyelvi modellekről és az automatizált gépi tanulásról. Ezek a tanfolyamok hasznos bevezetők a modern keresőmotorok és a generatív mesterséges intelligencia mögött meghúzódó technológiákba, olyan információkba, amelyek jobb keresőoptimalizálást tesznek lehetővé.
Mi az a Google gépi tanulási gyorstanfolyama?
A Google gépi tanulási tanfolyama egy könnyen érthető bevezetés a gépi tanulásba. Megmutatja, miről is szól a gépi tanulás, és hogyan lehet hasznos az Ön és vállalkozása számára.
A különböző kurzusok önálló modulokból állnak, kezdve a lineáris regresszió, a logisztikai regresszió és a bináris osztályozási modellek alapjaiba való bevezetéssel.
A többi modul a következőket tartalmazza:
- Adat
Hogyan kell dolgozni a gépi tanulási adatokkal - Fejlett gépi tanulási modellek
Bevezetés a neurális hálózatokba, a beágyazásokba és a nagy nyelvi modellekbe - Valós világ ML
Ezek a modulok a gépi tanulási modellek valós világban történő bevezetésének bevált gyakorlatait ismertetik.
Az új kurzus a következő témákkal bővül:
Nagy nyelvi modellek
Új nagy nyelvi modell (LLM) modul
A Large Language Models modul a kurzusok új kiegészítése, és jó módja annak, hogy gyorsan megismerkedjen a technológiával, és tájékozódjon róla.
A Google dokumentációja megmutatja, mit tanulnak a hallgatók a modullal:
„Határozzon meg néhány különböző típusú nyelvi modellt és azok összetevőit.
Ismertesse a nagy nyelvi modellek létrehozásának módját, valamint a kontextus és a paraméterek fontosságát.
Határozza meg, hogy a nagy nyelvi modellek hogyan használják ki az önfigyelem előnyeit.
Fedezze fel a nagy nyelvi modellekkel kapcsolatos három fő problémát.
Magyarázza el, hogy a finomhangolás és a desztilláció hogyan javíthatja a modell előrejelzéseit és hatékonyságát.
A Google azt javasolja, hogy az LLM modul megkezdése előtt vegyen részt hat másik kurzuson, hogy megértse az alapokat. A hat ajánlott tanfolyam nagyon érdekesnek tűnik:
- Bevezetés a gépi tanulásba
- Lineáris regresszió
- Kategorikus adatokkal való munka
- Adatkészletek, általánosítás és túlillesztés
- Neurális hálózatok
- Beágyazások
A lineáris regresszió, a neurális hálózatok és a beágyazások kurzusai vitathatatlanul elengedhetetlenek a keresőoptimalizálók számára, mivel ezek a technológiák a keresési rangsorolási algoritmusok működésének jelentős részét képezik. Ha alapvető ismereteket szerez ezekről a technológiákról, akkor jobban megértheti a keresőmotorok háttérrendszerének működését.
Sok félrevezető ötlet népszerű a keresőoptimalizálási közösségben, mert józan észnek hangzanak, hasonlóan ahhoz, mintha egyes, a generatív mesterséges intelligencia során tapasztalt válaszok logikusak, de hallucinációk. Ha megtanulja, mik ezek a technológiák és hogyan működnek, akkor jobb keresőmarketingessé válhat.
Olvassa el a Google közleményét:
Gépi tanulási gyorstanfolyamunk a generatív mesterséges intelligencia elmélyültségével foglalkozik
