Глубокое обучение – это набор алгоритмов и техник, вдохновленных работой человеческого мозга и называемых нейронными сетями. Архитектуры глубокого обучения дают огромные преимущества для классификации текстов, поскольку они обеспечивают сверхвысокую точность при использовании более низкого уровня инженерии и вычислений.
Две основные архитектуры глубокого обучения для классификации текстов – это конволюционные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).
Глубокое обучение – это иерархическое машинное обучение, использующее множество алгоритмов в последовательной цепочке событий. Это похоже на то, как работает человеческий мозг при принятии решений, используя различные методы одновременно для обработки огромных объемов данных.
Отличие от традиционных алгоритмов машинного обучения
Алгоритмы глубокого обучения требуют гораздо больше обучающих данных, чем традиционные алгоритмы машинного обучения (по крайней мере, миллионы примеров с метками). Однако у них нет порога обучения на обучающих данных, как у традиционных алгоритмов машинного обучения, таких как SVM и NB-классификаторы. Классификаторы глубокого обучения становятся тем лучше, чем больше данных вы им скармливаете:
Алгоритмы глубокого обучения, такие как Word2Vec или GloVe, также используются для получения лучших векторных представлений для слов и повышения точности классификаторов, обученных с помощью традиционных алгоритмов машинного обучения.
Модели глубокого обучения состоят из нескольких слоев взаимосвязанных узлов, или искусственных нейронов, которые обрабатывают и преобразуют входные данные. Каждый слой учится определять различные особенности или паттерны в данных, при этом вышестоящие слои опираются на особенности, изученные нижестоящими слоями. Такая иерархическая структура позволяет моделям глубокого обучения изучать сложные представления данных и делать точные прогнозы.
Для обучения алгоритмов глубокого обучения требуется большой объем данных и вычислительных ресурсов. Однако после обучения эти модели могут делать прогнозы быстро и эффективно. Глубокое обучение помогло достичь передовых результатов во многих областях искусственного интеллекта, и оно продолжает оставаться активной областью исследований и разработок.
Глубокое обучение требует больших массивов данных и вычислительных ресурсов, но оно позволяет добиться впечатляющих результатов в самых разных приложениях.
Сферы применения
Несмотря на то что глубокое обучение является давним разделом машинного обучения, фактическое его развитие началось только в начале 2010-х. За прошедшие несколько лет в этой области произошла настоящая революция с особенно заметными успехами в решении задач восприятия и обработки естественного языка (NLP).
Глубокое обучение достигло в традиционно сложных областях машинного обучения таких прорывов, как:
- классификация изображений на уровне человека;
- распознавание речи на уровне человека;
- распознавание рукописного текста на уровне человека;
- улучшение качества машинного перевода с одного языка на другой;
- улучшение качества машинного чтения текста вслух;
- появление цифровых помощников;
- повышение точности целевой рекламы, используемой поисковыми системами;
- повышение релевантности поиска в интернете;
- появление возможности отвечать на вопросы, заданные вслух.
Для использования глубокого обучения в рамках SEO особый интерес представляют следующие задачи:
- Исследование ключевых слов. Алгоритмы глубокого обучения могут анализировать большие массивы данных поисковых запросов и поведение пользователей, чтобы определить наиболее релевантные и прибыльные ключевые слова для веб-сайта.
- Углубленная проработка семантической структуры сайта за счёт использования эмбеддингов, благодаря которым можно увеличить тематическую авторитетность сайта и более широкий охват семантики в соответствии с пользовательскими намерениями. Эти возможности фактически недоступны при использовании только статистической информации, предоставляемой привычными сервисами.
- Оптимизация контента. Модели глубокого обучения могут анализировать содержимое сайта и предлагать улучшения, чтобы сделать его более релевантным и привлекательным для пользователей.
Благодаря возможностям глубокого обучения SEO-специалист может принимать более точные решения на основе данных и понимать, как работают поисковые алгоритмы.
