الگوریتم گوگل چگونه سایت ها را شناسایی می کند ؟

الگوریتم گوگل چگونه سایت ها را شناسایی می کند ؟

​

در این مطلب می خواهم برای شما راجع به الگوریتم گوگل بیشتر توضیح دهم.

الگوریتم گوگل بر پایه هوش مصنوعی کار میکند و عکس العمل های بسیار جالبی دارد.

برای همه پیش آمده که برای جستجوی چیز خاصی به گوگل مراجعه کردیم. این جستجو ها و نتایجی که نشان داده می شود توسط یک الگوریتم خاصی کار می کنند.

 حال این سوالات پیش می آید که گوگل چگونه سایت ها را پیدا می کند و چگونه تصمیم می گیرد که کدام سایت ها را در رده های بالاتر نشان دهد؟ و یا اینکه سئو چیست؟ 

این گوگل است که تصمیم میگیرد کدام پرسش به چه طریقی به سایت های مختلف متصل شود. ما در ادامه به شما توضیحاتی را می دهیم که بتوانید راحت تر ساز و کار موتور جستجو را درک کنید.

​

موتور هایی مانند گوگل چگومه محتوا را پیدا می کنند؟

گوگل با استفاده از کدی به نام “عنکبوت” وب را می گردد و یا به اصطلاح می خزد. این یک برنامه کوچک است که پیوندها را از یک صفحه به صفحه دیگر دنبال می کند و هر صفحه ای که روی آن قرار می گیرد کپی شده و به سرورها منتقل می شود.

 شبکه اینترنت بسیار بزرگ است و به همین ترتیب اگر گوگل بخواهد همه محتوای خود را ثبت کند ، غیرقابل کنترل است. به همین دلیل است که گوگل فقط کد صفحه را ضبط می کند و صفحاتی را که فکر نمی کند مفید باشند (نسخه های کپی ، کم ارزش و غیره) را حذف می کند.

وقتی مقدار زیادی تولید محتوا دارید ، به روشی برای میانبر آن محتوا نیاز دارید. Google نمی تواند فقط یک پایگاه داده بزرگ داشته باشد که شامل همه صفحات باشد ، و هر زمان که سوالی وارد می شود مرتب شوند. این خیلی کند خواهد بود. 

در عوض ، آنها یک نمایه ایجاد می کنند یا به اصطلاح ایندکس می کنند که اساساً این روند را میانبر می کند. موتورهای جستجو با استفاده از فناوری مانند Hadoop مقدار زیادی از داده را خیلی سریع مدیریت و پرس و جو می کنند. جستجوی فهرست بسیار سریعتر از جستجوی کل پایگاه داده در هر زمان است.

الگوریتم گوگل چگونه سایت ها را شناسایی می کند ؟

هنگامی که بهینه سازی یا همان ایندکس انجام شد، گوگل نسخه ای از آن را گرفته و یک میانبر برای صفحه در فهرست قرار داده است. عالی است ، هر جستجوی شما در Google احتمالاً هزاران نتیجه دارد ، بنابراین اکنون گوگل باید تصمیم بگیرد که با چه نظمی نتایج را نمایش می دهد. 

این واقعاً در قلب سئو و سئو کار است که فاکتورهای تنظیم کننده برای دستکاری ترتیب نتایج را مشخص می کند. الگوریتم یک اصطلاح عمومی است که به معنی یک فرایند یا مجموعه قانون است که برای حل یک مسئله دنبال می شود. 

با مراجعه به گوگل ، این مجموعه معیارهای وزنی است که ترتیب رتبه بندی آنها در صفحه را تعیین می کند. الگوریتم گوگل رمانند گذشته ناشناخته نیست و عوامل فردی و معیارهایی که از آن ساخته شده است کاملاً مستند است. 

ما می دانیم که همه معیارهای اصلی درون صفحه ای و خارج از صفحه چیست. نکته مهم در درک وزن یا همبستگی بین آنها است.

معیار اول URL است. کلمات کلیدی ممکن است در URL نشان داده شود ، مانند: www.recipes.com/chocolate-cake

معیار دوم بکلینک ها هستند.البته باید دقت داشته باشید که اگر کلمه کلیدی در URL نمایش داده شود انتظار می رود که در بک لینک ها هم نمایش داده شوند.

تمام فاکتورهای مختلفی که گوگل بررسی می کند روی یکدیگر تأثیر می گذارند. هر یک ممکن است ارزش کم و بیش داشته باشد (در وزن دهی) و رابطه بین آنها دائماً تغییر می کند.

 گوگل هر ساله صدها به روزرسانی را انجام می دهد و مرتباً این کار در الگوریتم گوگل انجام می شود. معمولاً این رابطه و وزن دهی است که بیش از خود معیارها تغییر می کند.

امیدوارم اطلاعات مفیدی در مورد الگوریتم گوگل به شما داده باشم.

کارشناسان ما تخصص خوبی در الگوریتم گوگل دارند و برای حضور موفق شما در دیجیتال مارکتینگ همیشه در کنار شما حضور خواهند داشت.

در مطالب آینده بیشتر از الگوریتم گوگل برای شما خواهم نوشت.

​

با برترین اپراتور هوش مصنوعی ایران همراه باشید

کامپیوتر کوانتومی چینی سریعترین در جهان

کامپیوتر کوانتومی چینی سریعترین در جهان

یک کامپیوتر کوانتومی طراحی و ساخت چینی می تواند مسئله ای را که یک ابر کامپیوتر در دو و نیم میلیارد سال حل می کند را در دویست ثانیه حل کند. این کامپیوتر در دانشگاه علم و صنعت در هفی چین توسعه یافته است ، و توجه جهانیان را به دلیل سرعت پردازش بالا را به خود اختصاص داده است. طبق یافته های منتشر شده در Science و گزارش شده توسط Nature ، سیستم جدید ظاهراً اولین نمایش قطعی “برتری کوانتومی” با استفاده از پرتوهای لیزر است که از نظر ریاضی با استفاده از رایانه های باینری سنتی امکان پذیر نیست.

 آیا کامپیوتر کوانتومی چینی از کامپیوتر گوگل سریع تر است ؟

سال گذشته ، هنگامی که Google اعلام کرد کامپیوتر کوانتومی Sycamore به برتری کوانتومی دست یافته است، عناوین اصلی اخبار جهان  را به خود جلب کرد. Sycamore می تواند محاسباتی را در 200 ثانیه انجام دهد که برای سریعترین ابر رایانه ها حدود 10 هزار سال طول می کشد. اخیراً ، چین یک سیستم محاسبات کوانتومی را توسعه داده است که گزارش می شود 10 میلیارد بار سریعتر از Google’s Sycamore است. محققان دانشگاه علم و صنعت چین توضیح دادند که این نمونه اولیه رایانه ای کوانتومی به نام جیژانگ در چند دقیقه نتیجه ای گرفت که بیش از 2 میلیارد سال برای سومین ابر رایانه قدرتمند جهان زمان می برد.

طبق گزارش مجله Science ، جیژانگ می تواند حداکثر 76 فوتون را از طریق نمونه گیری بوزون گوسی ، یک الگوریتم شبیه سازی استاندارد ، که از ذرات نور ارسال شده از طریق یک مدار نوری برای اندازه گیری خروجی استفاده می کند ، تشخیص دهد. نمونه گیری بوسون توسط اسکات آرونسون و الکس آرخیپوف در سال 2011 به عنوان روشی آزمایشی برای اثبات برتری کوانتومی ابداع شد. در اینجا توزیع احتمال بسیاری از بوزون ها (یک ذره اساسی که شامل فوتون ها است) محاسبه می شود.

احتمال تشخیص بوزون در یک موقعیت معین را می توان از یک معادله در بسیاری از موارد ناشناخته محاسبه کرد.لو چائویانگ ، استاد مسئول آزمایش در USTC اظهار داشت که جیوژانگ با دستکاری ذرات نور به موفقیت بزرگی دست یافت. این فرایند متفاوت از رویکردی است که توسط گوگل استفاده شده است ، و از فلز ابررسانا برای ساخت مدارهای کوانتومی برای دستکاری کیوبیت ها استفاده کرده است. Qubits یا کوانتوم بیت مترادف با بیت های باینری کامپیوتر کلاسیک است ، اما بر خلاف بیت های باینری ، می تواند به طور همزمان در بسیاری از حالت ها وجود داشته باشد.

آیا هیچ رقیبی برای جیوژانگ وجود ندارد ؟

رویکرد مشابهی نیز توسط IBM اعمال شده است. هر دو غول فناوری مبالغ زیادی را در مدارهای ابررسانا سرمایه گذاری کرده اند تا تحقیقات محاسبات کوانتومی را تا سر حد ممکن پیش ببرند. در همین حال ، هانی ول و IonQ در حال توسعه معماری های رایانه ای جایگزین کوانتومی هستند که شامل به دام انداختن یون ها باشد. علاوه بر این ، رایانه کوانتومی Silicon Quantum در استرالیا برای سیستم های کوانتومی خود از کیوبیت های سیلیکون چرخشی استفاده می کند.

در مقایسه ، برای جیوژانگ ، تیم تحقیقاتی به سرپرستی فیزیکدان کوانتوم جیان وی پان در دانشگاه علم و صنعت چین ، یک دستگاه بزرگ رومیزی متشکل از لیزر به عنوان منبع نور و تقسیم کننده پرتو برای کمک به ایجاد فوتون های جداگانه ، ایجاد کردند. صدها منشور و ده ها آینه برای فراهم کردن مسیرهای تصادفی برای حرکت فوتون ها استفاده شده اند.مجله  Wired اشاره می کند که می توان تصور کرد که هر فوتونی که در پایان فرآیند خوانده می شود تقریباً معادل خواندن یک کیوبیت روی پردازنده ای مانند Google است که نتیجه محاسبه را نشان می دهد.

محققان کامپیوتر کوانتومی چینی ، جیوژانگ را، به 300 جدا کننده پرتو و 75 آینه مجهز کردند. در حین اجرای آزمایشی به مدت 200 ثانیه ، حداکثر 76 کلیک فوتونی خروجی مشاهده شد در حالی که متوسط تعداد فوتون شناسایی شده توسط نمونه اولیه 43 است. در مقایسه ، ابر رایانه چینی ، TaihuLight ، 2.5 میلیارد سال طول می کشید تا به همان نتیجه برسد.

از جیژانگ نمی توان بلافاصله در برنامه های واقعی استفاده کرد. برای انجام محاسبات مختلف این کامپیوتر نیاز به کار با تراشه قابل برنامه ریزی دارد. همچنین پرداختن به شایعات در مورد تهدید آن برای ارز رمزنگاری شده ، یا هرگونه رمزگذاری مورد استفاده در سیستم های مالی ، ارتباطی و دولتی در حال حاضر ؛ گزارش شده است که جیوژانگ قادر به حل مشکل فاکتورینگ نیست که برای رمزگشایی اطلاعات رمزگذاری شده بسیار مهم است.

هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد

هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد

سه محقق از دانشگاه یوهانس کپلر سیستمی طراحی کرده اند که از هوش مصنوعی برای بهینه سازی جستجو در جنگلبانی دوربین تصویربرداری حرارتی از افراد گمشده در جنگل استفاده کرده اند. در مقاله خود که در ژورنال Nature Machine Intelligence منتشر شده است ، دیوید شدل ، ایندراجیت کورمی و الیور بیمبر ، توصیف می کنند که چگونه آنها یک شبکه یادگیری عمیق را برای مشکل افراد گمشده در جنگل اعمال می کنند و همچنین می گویند که چگونه کار می کند. این پیشرفت می تواند جان افرادی را که به طبیعت گردی علاقه دارند را نجات دهد و به جنگلبانان کمک فراوانی را برساند.

هوش مصنوعی در جنگلبانی چگونه اعمال می شود

هنگامی که مردم در جنگل ها گم می شوند ، متخصصان جستجو و نجات با استفاده از هلی کوپترها منطقه ای را که احتمالاً افراد گم شده در آن ها حضور دارند را می گردند. محققان علاوه بر اسکن ساده زمین زیر ، از دوربین های شکاری و دوربین های تصویربرداری حرارتی استفاده می کنند. امید است که چنین دوربینهایی تفاوت دمای بدن افراد روی زمین را در مقایسه با محیط اطراف آنها آسانتر کند تا بتوان آنها را بهتر تشخیص داد. متأسفانه ، در بعضی موارد تصویربرداری حرارتی به دلیل درنظرگرفتن پوشش گیاهی زیر خاک یا آفتاب که باعث گرم شدن درختان در دمای مشابه با دمای بدن فرد از دست رفته می شود، آنطور که در نظر گرفته شده عمل نمی کند. در این تلاش جدید ، محققان سعی کردند تا با استفاده از یک برنامه یادگیری عمیق برای بهبود تصاویر ساخته شده ، بر این مشکلات غلبه کنند. راه حلی که تیم ارائه کرد این بود که با استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی برای پردازش تصاویر متعدد از یک منطقه داده شده آنالیز شود. آنها تصاویر را با استفاده از هوش مصنوعی برای پردازش داده ها از چندین رادیو تلسکوپ مقایسه می کنند. انجام این کار باعث می شود تا چندین تلسکوپ به صورت یک تلسکوپ بزرگ عمل کنند. به همین ترتیب ، برنامه هوش مصنوعی که آنها استفاده کردند ، به چندین تصویر حرارتی گرفته شده از هلی کوپتر (یا هواپیمای بدون سرنشین) اجازه می داد تا تصویری ایجاد کند که گویی توسط دوربین با لنز بسیار بزرگتر گرفته شده است. پس از پردازش ، تصاویر تولید شده که از عمق میدان بسیار بالاتری برخوردار بودند  بالای درختان تار به نظر می رسید در حالی که افراد روی زمین بسیار بیشتر قابل تشخیص هستند. برای آموزش سیستم هوش مصنوعی ، محققان مجبور شدند پایگاه داده تصاویر خود را ایجاد کنند. آنها از هواپیماهای بدون سرنشین برای گرفتن عکس از داوطلبان روی زمین و در موقعیت های بسیار گسترده استفاده کردند. آزمایش سیستم نشان داد که تقریباً 87 تا 95 دقیق است در حالی که برای تصاویر حرارتی سنتی فقط 25 درصد دقت داشت. محققان پیشنهاد می کنند سیستم آنها برای استفاده توسط گروه های جستجو و نجات آماده است و همچنین می تواند توسط تیم های اجرای قانون ، ارتش یا تیم های حیات وحش نیز مورد استفاده قرار گیرد.

حرفه های هوش مصنوعی و برترین آنها

حرفه های هوش مصنوعی و برترین آنها

تحولاتی که حرفه های هوش مصنوعی در دنـیــا ایـجـاد کـــرده انـد بــی نظیر اســت

هوش مصنوعی باعث شده تا ما بتوانیم تلفن های هوشمنـد خـــود را با صورت مان

باز کنیم و یا سوالات مان را از دستیاران صوتی هوشمند بپرسم و آنها نیز پاسخگو

باشنــد و حتــی ایـمـیـل هـــای اسپــم را بدون نیـاز به دخالت انسان ها حذف کنند.

هوش مصنوعی باعث شده تا تمام روند های زندگی آسان تـر شــود. به همین دلیل 

تقاضا برای مهارت های هوش مصنوعی به میزان 119% افزایش داشتـــه است. 

و مشاغل برای استخدام همچین افرادی در رقابت به سر می برند .

حرفه های که در زمینه هوش مصنوعی فعالیت دارند

در ایــن مطلــب سعــی مـی کنیم که چند شغل را که در زمینه هوش مصنوعی هستند

را معرفی کنیم . یک دانشمنـــد داده مسئــول جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل آن

است. دانشمندان داده ها به ریاضیات و آمــار ، تـجـزیه و تـحلیل پیشرفته ، و یادگیری

 ماشیــن و هــوش مصنوعی تخصص دارنــــد. در یـک سازمــان ، دانشمنـدان داده ها ،

داده هـــای مـفـیـدی را از اقـیـانـوســی از اطلاعـات استخراج می کنند.مهندسی یادگیری

ماشینــی عـمـومـا مـسـئـول ساخـــت و مدیریت سیـستم عامل های پروژه های یادگیری

ماشینی هستند. کار یک مهندس یادگیری ماشین در هسته پروژه های هوش مصنوعی

اسـت و بـرای افـــرادی کـــه از یــک بـنـیـاد در تحقیقات کاربردی و علوم داده استقبال

مــی کـنـند مـنـاسـب است. کـار مـعـمـار هوش مصنوعی نیز با دانشمند داده و مهندس 

یادگیــری مـاشینـی متفاوت است.معمــاران هوش مصنوعی پـاسخـگوی نیـــازهای کلی

پروژه های هوش مصنوعی هستند. این کار برای پاسخگویی به ساخـت و سازگــاری

با معماری با استفاده از چارچوب های پیشرو فناوری هوش مصنوعی است. این کار

دارای بخش هایی از علوم داده ، متخصص راه حـــل ها و کارشنــاس فنــاوری است

که همـه در یــک مـوقـعیت قرار گرفته اند.یکی دیگر از شغل ها توسعه دهنده هوش

کـسب و کـار اسـت. هـدف اسـاسـی این کار تجزیه و تحلیل مجموعه دادههای پیچیده

برای شناخت الگوهای تجاری است.و در نهایت مهندس بزرگ داده ها که مسئولیت 

 طراحی ، برنــامــه ریـزی و ایجاد محیط داده های بزرگ در سیستم های Hadoop

و Spark را بر عهده دارند.

آینده هوش مصنوعی در تغییر تحصیلات

آینده هوش مصنوعی در تغییر تحصیلات

شیوع ویـــروس جدید موجب شد تا کمبود های تحصیـــل آنلاین نمایان شونـــــد و در آینده هوش مصنوعی

تغییرات را در سیستم تحصیلی به دست بگیرد. در حالی که در دهه گذشته پیشرفتهـای بسیـاری در زمینه

فناوری وجود داشته است ، صنعت آموزش و پـــــرورش نسبت به انطباق بـــــا تکنولوژی کندتر عمل کرده

است. مؤسسات آموزشی اکنون این فرصت را دارنـــد که پتانسیلهای یـــــادگیری که توسط هوش مصنوعی

پشتیبانی می شوند را کشف کنند. با وجود حضور معلمان بسیــــار کارکشته در آموزشگاه ها نبــود امکانات

نظیر دسترسی به اینترنت و کتب معتبر و نسبت نامتوازن دانش آموز و معلم باعث به وجود آمدن شکافی 

عمیق در آموزش و پرورش می شود.

چگونه در آینده هوش مصنوعی به کمک آموزش و پرورش می رود؟

تجهیز معلمان به فناوری مبتنی بــــر هوش مصنوعی می تواند به کــــاهش بــرخی از چـــالش هــای موجود کمک

کند. به عنوان مثال ، استفاده از سیــــستم های هوش مصنوعی کـــه به عنوان معلم خصوصی عمـــل مـــی کنند

می تواند با ارائه بازخورد و پشتیبانی تــحت شــــرایطی که تـعـامـل  معلم و دانـش آمـــوز کــم است، کمـک کند.

برای معلمان و سیاستگذاران مهم است که نقــــاط مشترک آموزش و هوش مصنوعی را کشـــف کنــند. کـــاربرد

دستگــاه ها در محیــط های یادگیری تنها یک متغییـــر در یـــک معادله چند مجهوله است. مـــا باید موانعی را در

نظر بگیریم که از توزیع یکنواخـــت در منـــابع فناوری و چگونگی غلبه بر آنها جـــلوگیــری می کند. مــا همچنین

باید اطمینان حاصل کنیم که معلمان آماده و آموزش داده شده اند تا از هوش مصنوعی استفاده کنند. با فرض

اینـکه ایــن عناصـر مورد تــوجه قرار بگیرند ، افـق یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی بی نهایت است. اگــرچــه

آینده آموزش همچنان در حاله ای از ابهام قرار دارد، امـا مــی دانیم هـــوش مصنوعی بــه تحول سیستم های

آموزشی ما ادامه خواهد داد و انقلابی در صنعت آموزش و پرورش ایجاد خواهد کرد.