SEO培训前言：1月28日，自然杂志报道，谷歌的公司深度（以前获得的）是一个人工智能称为alphago，2015年10月5日：0，欧洲去冠军，老职业冠军，旧职业推荐粉丝威。一块石头唤起了一千个浪潮，最难打败的人类的最后一场比赛。 下降，人工智能已达到专业的智慧。
一次性，深度学习，机器学习，alphago，神经网络等 这些概念被覆盖。谷歌不是搜索引擎吗？这些东部搜索和SEO之间的关系是什么？谈谈我的理解。首先宣布，涉及深度学习的概念，很可能是我的理解和表达非常浅，甚至错了。虽然我也是医生，但我听了专业，以及微波炉和电磁场，但这是25年前。现在我只能看到技术内容，我只能摆脱一个可能。想要了解准确的细节的读者，或在线搜索更多保险。多切片艺术网络模拟了人类脑加工信息的低水平从低级摘要的过程。深度学习正是低级特征分层为高级功能，原始目的是模拟多层神经网络。神经网络已经研究了几十年。 经过一段沉默的沉默，近年来，深度学习才遭到挖掘。深度学习的一个重要特征是它不需要手动输入或标记特性，而是通过大规模的数据自动学习特征，即所谓的无监督。因此，大数据和深度学习也会搅拌在一起。深度学习的另一个特征是DomainEndedEndentent，其可以用于Go，或者可以用于搜索或其他方面。所以会有这篇文章。谷歌，Facebook，百度在深度学习方面有很多进展，特别是在人脸识别方面，图像识别，语音识别，翻译等。这份报告很多。先前经典搜索排名算法由工程师（排名因子）选择排名，每个功能的重量计占，这些重量都决定在程序中写入，然后测试效果，并正确测试效果。基于深度学习的排名算法不是一个过程。深度学习方法是用大量数据训练该程序，以及该程序应该使用该字符来排名。换句话说，告诉深度学习排名算法，这些已知页面是高质量的，那些已知页面质量低，高质量页面的特征是什么？是否有必要在新页面面前等级？各种特征是多少特征？让你怀疑自己的算法。1）谷歌现有的数据算法。搜索引擎将在新算法之前测试，将一些用户返回新算法结果，然后监控点击率，跳跃产量，停留时间，页面交互，转换率，转换查询单词等。，确定新算法的实际算法。2）谷歌有很多人工评估员，而且老了长期以来，他们将评价具体页面是高品质或低质量。这些评估不会直接影响评估页面的排名，但将显示算法有效性。这些数据只是准备的深度学习培训数据。于去年11月，谷歌刚刚宣传最新版本的人工质量评估指南。 建议下载它。如前所述，深度学习算法是黑盒子。 它不需要讲述哪些特征，但这是您应该找到的特征，您会发现任何功能。 不，有些特征可能不是人类疼痛。思考。搜索引擎工程师很可能不知道是什么是排名因素，也不知道这是一个页面良好排名的原因。更多想：即使是搜索引擎工程师也不知道排名因素是什么。这与我们的常识相当冲突。 它相当冲突吗？事实正是，这是可能的。alphano克服了Go的职业生涯的两部分。 首先，人类顶部的占领之间仍然存在很大的差距。它可以改变，看看这个世界上的几个人来满足占领的两部分吗？我记得在过去几天阅读报告，可以赢得占领两部分的人不应超过1,000。这个级别，你可以愉快地滥用数十亿人。我玩了5岁，6年的羽毛球，几天前我刚有一个9岁的女儿，每周四个月后，我必须赢得她必须非常努力。这只是新加坡，只是一个业余教练，每周两个小时，我无法想象我们的普通爱好者和职业层面之间的差距是多少。网站管理员，SEO，少说这个世界有几百万？所以我们是普通人。现在告诉我们，判断我们的页面质量算法，其判断目前在所有人类中有1,000人，并且在前几个人中可能是10人。这是什么感觉？这有点绝望的感觉 - 不要考虑钻井空。2012年，GoogleBrain项目使用大量图片来训练神经网络，系统可以在培训后区分：这是一只猫。重要的是，猫领导人没有这样的信息，这是系统“理解”猫的概念。alphago将于3月份挑战韩国的九段，世界冠军李世士。虽然我基本上不明白去，但我很乐观预测，我认为alphago会赢。原因是半年过去了，Alphago的培训增加了数百万的游戏，他们的国际象棋的增长不是线性的。就我个人而言，对SEO的影响尚不清楚，观察和思考需要一段时间。有一个想法再次沟通。现在您需要进行心理准备，搜索引擎判断页面质量准确性可能具有定性飞跃，钻井的难度大大提高。据估计，仍然有一个中国SEO的心问，这是一个百世（）？写信写百度？那么，请想想百度为什么花一个大价建立了一名百度Dexere学习研究所？它绝对不是空闲的。百度将最多的牛人中的一个人置于现场的学习领域，以及朱·恩纳达，谷歌项目，创造人民。这位吴义达还在新加坡，莱佛士学院，第一所学校。这是武士谈论近20个小时的在线教程。互联网的幸福，否则如何轻松看到它，我听到了主人个人讲座。最后，阴谋理论。刚才，谷歌搜索的最高人，辞职。几年前，他在排名算法中使用了机器学习。谁是谁？Johngiannandrea，原始谷歌人工智能部门负责人。是否可以全面地板上用工程师的设计规则编写的人工智能算法的阶段。
