وبلاگ چیست و چگونه به ما کمک می کند

وبلاگ چیست و چگونه به ما کمک می کند

ما نام وبلاگ را بسیار زیاد شنیده ایم اما آیای واقعا می دانیم وبلاگ چیست ؟ وبلاگ وب سایتی است که شامل مجموعه ای از مطالب است که به ترتیب زمانی معکوس مرتب شده اند و غالباً با اطلاعات جدید درباره موضوعات خاص به طور مرتب به روز می شوند. اطلاعات را می توان توسط مالک سایت نوشته شوند ، از وب سایت های دیگر یا منابع دیگر دریافت شوند و یا توسط کاربران ارائه شوند. یک وبلاگ اغلب کیفیت یک نوع “مطلب نویسی” را از دیدگاه خاص دارد. به طور کلی ، وبلاگ ها به یک یا چند موضوع یا مضمون اختصاص داده می شوند ، که معمولاً مورد توجه موضوعی قرار می گیرند و به طور کلی ، می توان آنها را به عنوان تفسیرهایی در قالب مضامین خاص یا شخصی در نظر گرفت. یک وبلاگ ممکن است از ایده های ثبت شده یک فرد (نوعی دفترچه خاطرات) تشکیل شده باشد یا یک همکاری پیچیده برای همه باشد.

تاریخچه وبلاگ چیست

اصطلاح “وبلاگ” توسط Jorn Barge در 17 دسامبر 1997 ابداع شد. فرم کوتاه “بلاگ” توسط Peter Merholz ، در آوریل یا مه 1999 که به شوخی کلمه وبلاگ را در نوار کناری وبلاگ خود we blog (وبلاگ می نویسیم) نوشت و آن را خلاصه کرد. اندکی پس از آن ، ایوان ویلیامز در آزمایشگاه Pyra از “بلاگ” به عنوان اسم و فعل استفاده کرد (“به بلاگ” ، به معنی “ویرایش وبلاگ شخص یا ارسال به وبلاگ خود”) و این اصطلاحات را ابداع کرد “اولین نمونه وبلاگ تجاری مربوط به اولین تجارت با وب سایت مصرف کننده بود که در سال 1995 توسط Ty ، Inc ایجاد شد و دارای وبلاگی در بخشی به نام “دفتر خاطرات آنلاین” بود. این ورودی ها توسط Beanie Babies ویژه که بازدید کنندگان وب سایت ماهانه به آنها رای می دهند ، نگهداری می شدند. وبلاگ مدرن از دفتر خاطرات آنلاین شکل گرفت که در آن مردم می توانند رویدادهای زندگی شخصی خود را به صورت خلاصه گزارش کنند. بیشتر اینگونه نویسندگان خود را روزنامه نگار ، روزنامه نگار یا ژورنال می نامیدند. جاستین هال ، که وبلاگ نویسی شخصی خود را در سال 1994 و در زمان دانشجویی در کالج سوارمور آغاز کرد ، به طور کلی به عنوان یکی از وبلاگ نویسان قبلی شناخته می شود ، و همچنین جری پورنل. اخبار اسکریپت نویسی دیو وینر همچنین یکی از قدیمی ترین و طولانی ترین وبلاگ های دارای اعتبار است. مجله Netguide استرالیا Daily Net News را از سال 1996 در وب سایت خود نگهداری کرد. Daily Net News پیوندها و بررسی های روزانه وب سایت های جدید ، بیشتر در استرالیا را انجام می داد.

انواع وبلاگ کدامند ؟

وبلاگ های شخصی چیست ؟

وبلاگ شخصی به جای یک شرکت یا سازمان ، یک دفتر خاطرات آنلاین یا تفسیری است که توسط شخصی نوشته شده است. در حالی که اکثریت قریب به اتفاق وبلاگهای شخصی ، به غیر از خانواده و دوستان نزدیک وبلاگ نویس ، تعداد بسیار کمی از خوانندگان را به خود جلب می کند ، تعداد کمی از وبلاگهای شخصی محبوب شده اند ، تا جایی که حمایت مالی سودآور تبلیغات را به خود جلب کرده اند. تعداد کمی از وبلاگ نویسان شخصی چه در جامعه آنلاین و چه در دنیای واقعی مشهور شده اند.

وبلاگ های مشترک یا وبلاگ های گروهی چیست ؟

نوعی وبلاگ که در آن پست ها توسط بیش از یک نویسنده نوشته و منتشر می شوند. اکثر وبلاگهای مشارکتی با مشخصات بالا حول یک موضوع واحد متحد می شوند ، مانند سیاست ، فناوری یا حمایت. در سال های اخیر ، بلاگوسفر شاهد ظهور و محبوبیت روزافزون تلاش های مشترک تر است که اغلب توسط وبلاگ نویسان تاسیس شده و مایل به جمع آوری زمان و منابع هستند ، هم برای کاهش فشار حفظ وب سایت محبوب و هم برای جذب مخاطبان بیشتر.

میکروبلاگینگ چیست ؟

میکروبلاگینگ عبارت است از ارسال پست های کوچکی از محتوای دیجیتال – که می تواند متن ، عکس ، پیوند ، فیلم کوتاه یا سایر رسانه ها – در اینترنت باشد. میکروبلاگینگ یک حالت ارتباطی قابل حمل را ارائه می دهد که به نظر بسیاری از کاربران ارگانیک و خودجوش است. این تصورات عمومی را به خود جلب کرده است ، تا حدی به این دلیل که پست های کوتاه در حین حرکت یا هنگام انتظار آسان خوانده می شوند. دوستان از آن برای برقراری ارتباط استفاده می کنند ، همکاران تجاری از آن برای هماهنگی جلسات یا به اشتراک گذاشتن منابع مفید و میکروبلاگ افراد مشهور و سیاستمداران (یا اعلان تبلیغات آنها) در مورد تاریخ کنسرت ، سخنرانی ها ، انتشار کتاب یا برنامه های سفر استفاده می کنند. طیف گسترده و در حال رشد ابزارهای الحاقی ، بروزرسانی پیچیده و تعامل با برنامه های دیگر را امکان پذیر می کند. فراوانی عملکرد در نتیجه به تعریف امکانات جدید برای این نوع ارتباط کمک می کند. از جمله این موارد می توان به Twitter ، Facebook ، Tumblr و بزرگترین WeiBo اشاره کرد.

وبلاگ های سازمانی چیست ؟

یک وبلاگ می تواند خصوصی باشد ، مانند اکثر موارد ، یا می تواند برای تجارت یا سازمان های غیرانتفاعی یا اهداف دولتی باشد. وبلاگهایی که در داخل استفاده می شوند و فقط از طریق اینترانت در دسترس کارمندان هستند ، وبلاگ های شرکتی نامیده می شوند. شرکت ها از وبلاگ های سازمانی داخلی استفاده می کنند ، ارتباطات ، فرهنگ و تعامل کارمندان در یک شرکت را افزایش می دهند. از وبلاگهای سازمانی داخلی می توان برای برقراری ارتباط با اخبار مربوط به سیاستها یا رویه های شرکت ، ایجاد تشویق کارمندان و بهبود روحیه استفاده کرد. شرکت ها و سازمان های دیگر نیز از وبلاگ های خارجی و عمومی برای دیجیتال مارکتینگ و  بازاریابی ، مارک تجاری یا روابط عمومی استفاده می کنند. برخی از سازمان ها وبلاگی دارند که توسط مدیران آنها تألیف شده است. در عمل ، بسیاری از این پست های اجرایی وبلاگ توسط یک نویسنده ارواح نوشته می شود ، که پست هایی را به سبک نویسنده معتبر ارسال می کند. وبلاگ های مشابه برای باشگاه ها و انجمن ها ، وبلاگ های باشگاهی ، وبلاگ های گروهی یا با نام های مشابه هستند. استفاده معمول این است که اعضا و سایر اشخاص علاقه مند را از فعالیت های باشگاه و اعضا مطلع سازید.

وبلاگ های جمع شده چیست ؟

افراد یا سازمان ممکن است خبرهای منتخب مربوط به موضوع ، محصول یا خدمات خاص را جمع کرده و دید مشترکی را برای خوانندگان خود ارائه دهند. این به خوانندگان اجازه می دهد تا به جای جستجوی محتوای با کیفیت در موضوع و مدیریت اشتراک ها ، روی خواندن تمرکز کنند. بسیاری از این مجموعه ها به نام سیارات از نام Planet (نرم افزار) که چنین تجمعی را انجام می دهند ، سایتهای میزبان معمولاً دارای سیاره هستند. زیر دامنه در نام دامنه (مانند http://planet.gnome.org/)

هوش مصنوعی و ترافیک سنجی

هوش مصنوعی و ترافیک سنجی

محققان از سراسر آزمایشگاه ملی ارگون وزارت انرژی ایالات متحده (DOE) با استفاده از تکنیک هوش مصنوعی (AI) به نام یادگیری ماشین ، از ابر رایانه های آرگون برای هضم الگوهای ترافیک از داده های تقریباً یک ساله گرفته شده از 11160 حسگر در امتداد سیستم بزرگراه بزرگ کالیفرنیا استفاده کرد. سپس از این اطلاعات برای آموزش مدلی برای پیش بینی ترافیک با سرعت بالا استفاده شد – مطمئناً سریعتر از ترافیک لوس آنجلس در عرض میلی ثانیه ، مدل می تواند ساعت گذشته اطلاعات را بررسی کرده و ساعت بعدی ترافیک را با دقت زیادی پیش بینی کند.

هوش مصنوعی چگونه به کنترل و حل ترافیک لس آنجلس کمک می کند ؟

کار با اعضای بخش ریاضیات و علوم کامپیوتر آرگون (MCS) و تسهیلات رایانه ای رهبری آرگون (ALCF) ، در یک  دفتر کاربری علمی وزارت علوم DOE ، تیم نتایج خارق العاده ای در پیش بینی ترافیک بدست آورد و اخیراً نتایج را در سابقه تحقیقات حمل و نقل ،مجله هیئت تحقیقات حمل و نقل منتشر کرد. پراسانا بالاپراکش ، دانشمند کامپیوتر در MCS با انتصاب مشترک در ALCF ، گفت: “هوش مصنوعی و قابلیت های فوق رایانه ای که در این کار استفاده شده است ، به ما امکان می دهد تا مشکلات واقعاً بزرگی را حل کنیم.” “مقیاس این پروژه زیاد است و این مقدار داده برای مقابله با آن به یک منبع محاسباتی به همان اندازه بزرگ نیاز دارد.” دانشمندان با استفاده از منابع محاسباتی کلاس جهانی ALCF تعداد ساعات رایانه مورد نیاز برای آموزش مدل را به شدت کاهش دادند. به عنوان مثال ، برای آموزش مدل پیش بینی ترافیک در یک هفته ممکن است یک رایانه رومیزی برتر از یک هفته طول بکشد ، می توان همین روند را در مدت سه ساعت روی یک ابر رایانه انجام داد. استفاده از قدرت یادگیری عمیق مبتنی بر نمودار – شکل پیچیده ای از یادگیری ماشینی که می تواند تصمیم گیری کند و تقریباً به طور خودکار پیش بینی های یک مدل را بهبود بخشد – مدل آنها از داده های تاریخی برای پیش بینی الگوهای ترافیک استفاده می کند ، در حالی که سرعت و جریان را به طور همزمان پیش بینی می کند. این مهم است زیرا جریان های ترافیکی در هر منطقه در هر زمان به سرعت و جریان ترافیک در نزدیکی بستگی دارد. اریک راسک ، مهندس اصلی تحقیقات قبلی در مرکز تحقیقات حمل و نقل آرگون و یکی از دانشمندان درگیر در این مطالعه گفت: “رویکردهای پیش بینی ترافیک برای توسعه استراتژی های سازگار برای حمل و نقل بسیار مهم است. “الگوهای ترافیکی دامنه وابستگی های مکانی و زمانی پیچیده ای دارند که پیش بینی دقیق در شبکه های بزرگراهی را به عنوان یک کار چالش برانگیز در نظر می گیرند.”

با ویرا سگال کارو همراه باشید

یادگیری ماشین در زندگی روزمره

یادگیری ماشین در زندگی روزمره

 به لطف پیشرفت های انجام شده در قدرت محاسباتی و برنامه های یادگیری ماشین ، انسانها واقعاً در یک انقلاب جهانی فناوری زندگی می کنند. دو دهه اول قرن 21 شاهد پیشرفتهای چشمگیری در تحقیقات هوش مصنوعی (AI) بوده ایم. ثابت شده است که یادگیری ماشینی یکی از موفق ترین و گسترده ترین کاربردهای فناوری است که دامنه وسیعی از صنایع را تحت تأثیر قرار داده و میلیاردها کاربر را هر روز تحت تأثیر قرار می دهد. یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که شامل مطالعه و استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری برای سیستم های رایانه ای برای انجام کارهای خاص بدون تعامل انسان است. استفاده از یادگیری ماشینی دریچه ای را برای فناوری های آینده گرایانه باز می کند که مردم در زندگی روزمره خود از آن استفاده می کنند.

مواردی که در زندگی روزمره از یادگیری ماشین استفاده می کنیم

دستیار صوتی

دستیارهای صوتی در حال حاضر در همه جا حضور دارند. دستیارهای صوتی مشهوری مانند Apple’s Siri ، Google Assistant ، Amazon’s Alexa و … راه را برای بخشی از مکالمه عمومی افراد هموار می کنند. الگوریتم یادگیری ماشین در پشت همه این دستیارهای صوتی کار می کند تا گفتار را با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) تشخیص دهد. سپس ، گفتار را با استفاده از یادگیری ماشین به اعداد تبدیل کرده و بر این اساس پاسخی را تنظیم می کند. همچنین از NLP برای ترجمه اطلاعات غیر قانونی لغات در قراردادها به زبان ساده برای تهیه اطلاعات استفاده می شود. محققان انتظار دارند با پیشرفت تکنیک های یادگیری ماشین ، این فناوری در آینده هوشمندانه تر شود.

بازاریابی شخصی سازی شده

فناوری در سیستم بازاریابی در حال بدست آوردن جایگاه خود است. با استفاده از ویژگی های یادگیری ماشینی ، صنعت بازاریابی مشتریان را بر اساس داده های رفتاری و مشخص تقسیم می کند. سیستم عامل های تبلیغات دیجیتال به بازاریابان اجازه می دهد تا بر روی مجموعه مخاطبان با تأثیر محصول مرتبط تمرکز کنند. آنها نیازهای مشتری را درک می کنند و بر این اساس با تبلیغات بهتر اقدام به فروش کالا و خدمت می کنند.

تشخیص کلاهبرداری

شرکت های بزرگی که درگیر تعاملات مالی و بانکی هستند از یادگیری ماشینی برای کشف تقلب و کلاهبرداری استفاده می کنند. این امر به شرکت ها کمک می کند تا مصرف کنندگان را در امان نگه دارند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند برای شرکتهایی که معاملات کارت اعتباری را انجام می دهند ارزشمند باشد. این فناوری برای پرچم گذاری معاملات که براساس قوانین خاص  و بر طبق قوانین شرکت جعلی است ، آموزش دیده است. با شناسایی چنین امور بعد می توان جلوی گرفتار شدن شرکت ها در برابر ضرر بزرگ را گرفت. علاوه بر این ، یک شرکت همچنین می تواند با چشم انداز رقابتی و وفاداری مصرف کننده خود ، اطلاعات کسب کند و فروش یا تقاضا را در زمان واقعی با یادگیری ماشین پیش بینی کند.

اتومبیل های خودران

اتومبیل های خودران یکی از فن آوری های جذاب در زندگی روزمره امروزه است که در آن یادگیری ماشین در سطح بالایی استفاده می شود. زیبایی اتومبیل های خودران این است که از هر سه جنبه اصلی یادگیری ماشین یعنی یادگیری نظارت شده ، بدون نظارت و تقویتی در کل طراحی ماشین استفاده می شود. اتومبیل های هوشمند از ویژگی های یادگیری ماشین مانند تشخیص اشیا اطراف ماشین ، یافتن فاصله با ماشین جلویی ، محل روسازی و سیگنال ترافیک ، ارزیابی وضعیت راننده و طبقه بندی صحنه استفاده می کنند. یادگیری ماشینی همچنین می تواند در مورد شرایط جاده و ترافیک در زمان واقعی به راننده مشاوره دهد.

بهینه سازی حمل و نقل

شرکت هایی که برای ایجاد اعتماد بیشتر به صنعت حمل و نقل کار می کنند یادگیری ماشینی را به عنوان منبع اصلی برای کار خود انتخاب می کنند. برنامه های پر مصرفی مانند Uber ، Lyft ، Ola و غیره در بسیاری از محصولات خود از برنامه ریزی مسیرهای بهینه تا تعیین قیمت ها از یادگیری ماشین استفاده می کنند. قیمت پویا در سفر ، هزینه مسافر را با تغییر شرایط بازار تنظیم می کند. قیمت ها بسته به عواملی مانند زمان ، مکان ، آب و هوا ، تقاضای مشتری و غیره متفاوت است. یادگیری ماشین همچنین به رانندگان کمک می کند تا بهترین مسیر را برای رسیدن مسافران از نقطه A به B پیدا کنند.

پیش بینی رفتار

سازمان ها می توانند از مدل های یادگیری ماشینی برای پیش بینی رفتار مشتری بر اساس داده های گذشته وی استفاده کنند. شرکت ها به دنبال صحبت با مردم در شبکه های اجتماعی می باشند  و سپس افرادی را که در جستجوی محصول یا خدمات داده شده هستند ، شناسایی می کنند. به عنوان مثال ، Zappos از تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین برای کمک به ارائه اندازه گیری شخصی و نتیجه جستجو برای مشتریان و همچنین مدل های رفتار پیش بینی کننده استفاده می کند.

مراقبت های بهداشتی

ارزش یادگیری ماشینی در مراقبت های بهداشتی در توانایی آن در پردازش مجموعه داده های عظیم فراتر از توانمندی انسان است و همچنین  تجزیه و تحلیل این داده ها را به بینش بالینی قابل اعتماد تبدیل می کند که به پزشکان در درمان کمک می کند. یادگیری ماشینی در برنامه ریزی و ارائه مراقبت کمک می کند ، در نهایت منجر به نتایج بهتر ، هزینه های کمتر مراقبت و افزایش رضایت بیمار می شود. با کمک رایانه (CAD) ، یک برنامه یادگیری ماشینی نیز می تواند برای بررسی اسکن ماموگرافی زنان در پیش بینی سرطان مورد استفاده قرار بگیرد.

خودکارسازی فرایندها

اتوماسیون فرآیند هوشمند (IPA) محصول همگرایی هوش مصنوعی و فناوری های مرتبط از جمله دید رایانه ، اتوماسیون شناختی و یادگیری ماشینی است. با گردآوری این فناوری ها در یک فرآیند واحد ، شرکت ها امکان اتوماسیون غنی تری را پیدا می کنند و قفل هر ارزش تجاری را برای شرکت باز می کنند. از الگوریتم یادگیری ماشین می توان در اتوماسیون ارزیابی ریسک بیمه بدون خطا از کار دستی ورود اطلاعات استفاده کرد.

چت بات ها

یادگیری ماشینی با استفاده از چت بات های گفتگویی که به درخواست های مشتری پاسخ مربوطه را می دهند ، به پشتیبانی مشتری کمک می کند. با استفاده از مفاهیم پردازش زبان طبیعی (NLP) و تجزیه و تحلیل احساسات ، الگوریتم های یادگیری ماشین قادر به درک نیاز مشتری و لحن گفتن آنها هستند. سپس سیستم درخواست را به شخص پشتیبانی کننده مناسب مشتری هدایت می کند.

حفاظت فیزیکی

یادگیری ماشینی نقشی محوری در تأمین امنیت در اجتماعات بزرگ دارد. این فناوری یک دارایی برای کمک به جلوگیری از هشدارهای جعلی و مشکل هایی را فراهم می کند که ممکن است در محافل انسانی در رویدادهای بزرگ عمومی از امنیت بی بهره باشند. به عنوان مثال ، Evolv Technology ادعا می کند که یک سیستم امنیتی فیزیکی ارائه می دهد که 600 تا 900 نفر را در هر ساعت برای راهپیمایی ها  نمایش می دهد.

سئو بهینه سازی کد نیاز دارد

سئو بهینه سازی کد نیاز دارد

در بسیاری از مقالات در مورد بهینه سازی موتور جستجو (SEO) طوری صحبت می شود که انگار یک موضوع ساده است. در حقیقت ، کد گذاری برای سئو بسیار حیاتی است ، اما به زمان و مهارت نیاز دارد. با این حال ، ما عمداً از کلمه “مهارت” برای توصیف این فرآیند استفاده می کنیم ، زیرا کاملاً قابل آموزش است و اجرای آن کار خارق العاده ای نیست. بیشتر مطالبی که با موضوع سئو مطالعه می کنید مربوط به تکنیک های داخل صفحه است. این شامل تغییر گزینه های وب سایت با استفاده از یک افزونه backend مانند Yoast SEO یا The SEO Framework است. به این ترتیب ، شما اغلب توصیه هایی مانند این را در اینترنت می بینید که برای تصاویر خود از “متن alt” مناسب استفاده کنید. پست های خود را حول یک کلمه کلیدی با تمرکز قوی بسازید و پاراگراف های خود را به صورت انبوه ننویسید و از عناوین زیادی استفاده کنید.

بهینه سازی کد چه تاثیری بر روی سئو دارد ؟

تمامی این دستور العمل ها بسیار کاربردی هستند اما فقط هنگامی قابل استفاده هستند که بتوانید کد نویسی سایت را به درستی انجام دهید در واقع اولین کاری که برای سئو کردن انجام می دهید کد نویسی متناسب است. اگر همه کارهایی که هنگام تولید محتوا انجام می دهید درست باشد اما سایت از نظر کد نویسی ضعیف باشد، در واقع هیچ پیشرفتی در سایت شما حاصل نمی شود و تولید محتوای خوب شما بیهوده بوده است. رایانه ها برای تجزیه کد شما به فضای سفید نیاز ندارند اما باید بتوانند منطق شما را دنبال کنند. همانطور که کوچک سازی یک راه عالی برای بهبود SEO بدون تأثیر بر خوانایی کامپیوتر است ، نوشتن کدهای قابل فهم و قابل خواندن توسط انسان نیز این خاصیت را دارد.

کدام سایت ها برای ربات های متور جستجو مناسب است ؟

قبل از اینکه از کد بهینه استفاده کنید باید بدانید که این دسته از کد ها چگونه هستند ؟ برای اینکه یک نمونه خوب ببینید می توانید در صفحه سرچ گوگل بر روی فلش کنار URL کلیک کنید و از گزینه cached استفاده کنید تا ببینید این گونه کد ها چگونه هستند. در این گزینه دو حالت سایت را به شما نسان می دهد یا به صورت متنی و یا به صورت سورس کد.

اگر به سورس کد در هر صفحه وب نگاه کنید ، چیزی شبیه به عکس زیر را خواهید دید.سورس کد ترسناک نیست. این فقط کدی است که مرورگرهای وب “می خوانند” تا بدانند چگونه محتوای یک صفحه وب را نشان می دهند. گوگل و سایر موتورهای جستجو کد منبع شما را می خوانند تا بفهمند سایت شما چیست.

مورد بعدی برچسب عنوان یا Title Tag می باشد در سورس کد این قسمت را با titlr نشان می دهد. به یاد داشته باشید که برای هر صفحع باید یم برچسب عنوان داشته باشید تا گوگل متوجه شود که این مطلب در مورد چه چیزی است. گوگل کمی تغییر را در این مورد آزمایش کرده است ، اما بیشتر اوقات آنها دقیقاً آنچه را که در برچسب عنوان شما است ، در صفحه موتور جستجو، جستجو می کنند ، ینا بر این این بخش بسیار مهم است شما همچنین باید کلمه کلیدی خود را در آن بگنجانید تا افرادی که آن کلمه را جستجو می کنند بر روی آن کلیک کنند. اما در این مورد مراقب باشید. نباید بر روی کلمات کلیدی وسواس داشته باشید. هر چه این کلمات طبیعی تر باشند باز خورد بهتری بر روی سایت شما ایجاد خواهند کرد. سعی کنید به صورت بسیار مختصر تمامیت مطلب موجود را بیان کنید. هرچه این مطالب به طور طبیعی تر نوشته شده باشد ، احتمال بیشتری وجود دارد که مردم روی آن کلیک کنند.

کد بهینه سازی شده چه تاثیری بر روی سئو دارد ؟

هر چه کدی که می نویسید سبک تر باشد و صفحه وب شما را راحت تر نمایش دهد برای شما بهتر است. وقتی از دید یک کاربر به یک وبسایت نگاه می کنید انتظار دارید که کمترین زمان را برای نمایش صرف کنید. از عکس هایی که حجم بالا دارند استفاده نکنید و در حد امکان از ویژگی هایی استفاده نکنید که کد نویسی شما را سنگین کند. تمامی این اقدامات در مرحله اول قرار دارد سپس باید از تکنیک های تولید محتوا استفاده کنید تا بتوانید در رنک های بالای موتور جستوجو مانند گوگل قرار بگیرید.

با ویرا سگال کارو همراه باشید

پردازش و یادگیری زبان طبیعی توسط ماشین ها چگونه است ؟

پردازش و یادگیری زبان طبیعی توسط ماشین ها چگونه است ؟

پردازش و یادگیری زبان طبیعی (NLP) زمینه مطالعه ای است که از سه رشته علوم کامپیوتر ، هوش مصنوعی و زبان شناسی محاسباتی تشکیل شده است. این رایانه را قادر می سازد تا به روشی هوشمندانه و مفید ، معیار را از زبان انسان ارزیابی ، درک و استخراج کند. با استفاده از NLP ، برنامه نویسان راه را برای سازماندهی و انجام وظایفی مانند خلاصه سازی خودکار،  ترجمه ، شناسایی شخص ، تجزیه و تحلیل احساسات ، تشخیص گفتار و تقسیم بندی موضوع ،هموار کرده اند. با استفادهاز پیشرفت های اخیر در دسترسی به داده ها و قدرت محاسباتی ، NLP بسیار بیشتر پیشرفت کرده است و به متخصصین امکان می دهد نتایج قابل توجهی در زمینه هایی مانند مراقبت های بهداشتی ، مالی ، منابع انسانی و سایر موارد بدست آورند.

پردازش زبان و یادگیری طبیعی برای چه چیز هایی استفاده می شود؟

NLP تقریباً در هر صنعت کاربردهای متنوعی دارد. این فناوری توانایی مدیریت خودکار زبانهای طبیعی انسان مانند گفتار یا متن را دارد. همچنین می تواند به یک کارمند ادارات یا شرکت ها در انجام کارهای متعدد کمک کند و در نهایت باعث تقویت عملکرد کار می شود. بسیاری از توسعه دهندگان معمولاً از الگوریتم های NLP برای جمع آوری بلوک های متن برای برداشتن ایده های    ضروری و اصلی استفاده می کنند. ایجاد ربات های چت برای پرس و جو و پاسخ مناسب. تجزیه و تحلیل احساسات و کمک شناختی و موارد دیگر صورت می پذیرد. به عنوان مثال ، شرکت هایی مانند یاهو و گوگل از پردازش زبان طبیعی برای فیلتر کردن و طبقه بندی ایمیل ها و ارزیابی متن ایمیل هایی که از طریق سرورهای کاربران عبور می کند استفاده می کند و از ارسال هرزنامه ، حتی قبل از ورود به صندوق ورودی ایمیل جلوگیری می کند. اکثر اطلاعاتی که سازمان های اطلاعاتی اعم از خصوصی یا عمومی جمع آوری می کنند، متنی بدون ساختار ، از جمله مکالمات شبکه های اجتماعی ، نظرات در وب سایت ها ، گزارش های داستانی و سایر موارد است. دریافت بینش عملی از این داده ها می تواند چالش برانگیز باشد. 

آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) در تلاش برای کاهش این نوع چالش ها ، برنامه کاوش و فیلتراسیون متن (DEFT) عمیق را ساخت. این برنامه با استفاده از NLP به طور خودکار اطلاعات مربوط به وابسطه را استخراج می کند و به تحلیلگران کمک می کند تا بینش های عملی را از آنها بدست آورند. هدف DEFT پرداختن به شکاف های باقی مانده توانایی مربوط به استنباط ، روابط علی و تشخیص ناهنجاری است.

پیشرفت ها در NPL

NPL توانایی ماشین ها را در تفسیر موثر متن ، گفتار و کلمات تقویت می کند. این امر باعث پیشرفت تجزیه و تحلیل داده ها ، کشف بدافزار و جلوگیری از انتشار اخبار جعلی می شود. با تکامل چت بات های مجهز به هوش مصنوعی مانند الکسا ، سیری ، کورتانا و دستیار Google و غیره ، استفاده از پردازش زبان طبیعی بسیار زیاد شده است. پیشرفت های اخیر در کاربردهای این فناوری به طور قابل توجهی نحوه درک و یادگیری هوش مصنوعی از چیزهای پیرامون آن را تغییر داده است. یکی از مهمترین پیشرفتها در زمینه NLP استفاده از یادگیری انتقالی بود. Fast.ai’s ULMFiT Universal Language Model Fine Tuning مفهوم یادگیری انتقالی را به جامعه NLP معرفی کرد. طبق گفته این شرکت ، ULMFiT یک روش یادگیری انتقالی موثر است که می تواند برای هر کاری در NLP اعمال شود. در سال 2018 ، Google AI مدل جدیدی را برای NLP به نام BERT (نمایندگی های رمزگذار دو طرفه از ترانسفورماتورها) معرفی کرد. این مدل از مفهوم ترانسفورماتور و یادگیری انتقالی استفاده می کند و آموزش کامل دو طرفه ترانسفورماتور را انجام می دهد. 

بعلاوه ، در سال 2018 ، محققان دانشگاه کالج اطلاعات و علوم رایانه ای دانشگاه ماساچوست و Google AI Language ، (LISA) ، یک مدل شبکه عصبی خود-توجه به زبانشناسی را معرفی کردند. این امر یادگیری عمیق و فرم گرایی زبانی را با هم ادغام می کند ، بنابراین از تجزیه نحوی برای دستیابی به معنای دقیق ، به طور موثرتری استفاده می کند.به طور گسترده تر ، قدرت NLP در سال های آینده به تکامل ، درک و زمینه سازی داده هایی ادامه خواهد داد که می تواند منجر به سود بهتر یک تجارت شود.