Redes neuronales

26 febrero, 2020

En pocas palabras, las redes neuronales se refieren a algoritmos que están diseñados para reconocer patrones, y tienen una variedad de importantes aplicaciones en el mundo real, que incluyen:

Categorización del contenido de las imágenes

Reconocimiento de la escritura

Predicciones del mercado financiero

Las redes neuronales también tienen aplicaciones muy específicas para las consultas de búsqueda, incluyendo modelos de clic.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de la lingüística, y se centra en hacer exactamente lo que dice: procesar la forma en que la gente se comunica naturalmente a través del lenguaje. El PNL ayuda a nuestros ordenadores a entender lo que queremos decir cuando escribimos una consulta utilizando el lenguaje que nos llega de forma natural, en lugar de alterar nuestras búsquedas para que se adapten mejor a la forma en que un ordenador procesa las palabras. La PNL no es nueva en la escena, pero los continuos avances la hacen cada vez más relevante. Algunos ejemplos son las herramientas de escucha social que ayudan a rastrear la información a través de las plataformas de medios sociales y las sugerencias de palabras proporcionadas por cortesía de su teléfono inteligente. La postura del BERT sobre la PNL incorpora el avance conocido como entrenamiento bidireccional como indica la agencia marketing online Barcelona.

Entrenamiento bidireccional

El entrenamiento bidireccional se refiere a la capacidad de entrenar modelos de lenguaje en relación con todas las palabras incluidas en una consulta – más que en la secuencia ordenada de esas palabras. Contemplen el genio del BERT. En lugar de un modelo de lenguaje que aprende el contexto basado únicamente en la palabra que viene antes o después, el BERT apoya un enfoque más orgánico que incorpora todas las palabras de búsqueda que lo rodean.

BERT vs. RankBrain

Al igual que el BERT, RankBrain de Google es una herramienta de inteligencia artificial para procesar consultas, pero cada una representa un algoritmo distinto. RankBrain funciona en paralelo a los algoritmos de clasificación que buscan orgánicamente, y ajusta los resultados en consecuencia. RankBrain toma consultas relacionadas – actuales y pasadas – y ajusta los resultados en base a lo que encuentra. Además, RankBrain ayuda a interpretar las consultas de búsqueda que pueden no contener palabras exactas. Por ejemplo, el primer acierto de una consulta de «caras en el monumento» proporciona los nombres de los cuatro presidentes tallados en el Monte Rushmore – a pesar de que la consulta no incluye las palabras «Monte Rushmore».

El BERT, por otro lado, funciona de manera muy diferente. El BERT se centra en todas las palabras de una búsqueda dada – y en su interrelación entre ellas. Este es un ejemplo de la bidireccionalidad del BERT, y representa una mejora crítica de la PNL – exactamente porque el lenguaje que usamos para comunicarnos no sólo es naturalmente complejo y matizado, sino que también depende del contexto. Cuando se colocan en capas, RankBrain y el BERT se complementan entre sí y conducen a resultados de búsqueda más útiles. Google no busca reemplazar las herramientas de su arsenal, sino mezclarlas y combinarlas según sea necesario para lograr resultados óptimos.

Optimización del BERT agencia de marketing digital

Cuando se trata del BERT, no necesitas hacer nada para optimizar tus resultados. Este está en Google. En otras palabras, no es necesario repensar. El objetivo fundamental de Google de recompensar el contenido estelar sigue siendo el nombre del juego. Cuando se trata de mejorar tu ranking, Google sigue aconsejando que te esfuerces por tener en cuenta a los usuarios y por crear contenido de calidad que satisfaga sus intenciones de búsqueda. Como proveedor de contenido, tu trabajo -ahora más que nunca- consiste en centrarte en crear un contenido conciso y convincente y no en comprometer la calidad en un esfuerzo por aplacar las demandas de una máquina de construcción de frases lineales. El BERT ayuda a eliminar la necesidad de Frankenstein su contenido de las partes que alimentan las búsquedas más de lo que sirven a las necesidades de contenido de sus clientes poten

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