#اصطلاحات مرتبط با هوش

[karinoweb]

آموزش پیدا کردن کلمه کلیدی هدف برای سئو سایت + ۵ نکته طلایی

متخصصان حوزه سئو اصطلاحات مخصوص به خود را دارند و هر روز با بیشتر شدن اطلاعات و دیتاها این اصطلاحات به روز تر میشوند. یکی از اصطلاحات کارآمد سئو، کلمه کلیدی هدف یا کیورد تارگت و یا Keyword Target است. در ادامه این مقاله از کارینو وب به بررسی این موضوع میپردازیم، که چگونه کلمه کلیدی هدف را پیدا کنیم و چه مزیتی برای وب سایت ما دارد؟

کلمه کلیدی هدف، کلمه یا عبارت خاصی است که سئوکاران میدانند کاربران بیشترین سرچ را در مورد این کلمات دارند. کلمه کلیدی هدف الزامی ندارد که حتماً «کلمه» باشد، بلکه میتواند عبارت یا یک جمله نیز باشد. این کلمات هدف باعث میشوند ترافیک و بازدید سایت شما بالا برود. این بازدید ها میتواند طولانی مدت باشد و یا حتی به مدت محدودی شما بازدید داشته باشید که این موضوع بستگی به استراتژی سئو کار دارد. این کلمات یا عبارات هدف در واقع میتوانند به بهترین شکل صفحه مورد نظر را خلاصه کنند. پس مهم است که چه کلمه ای به چه صفحه ای اختصاص داده میشود.

تحقیق کلمات کلیدی در واقع یکی از عوامل اساسی در تعیین استراتژی محتوایی است. این فرآیند به شما کمک می‌کند تا با بررسی کلمات کلیدی مختلف مرتبط با حوزه کاری خود، فهمیده وضعیت جستجوی مخاطبانتان چگونه است و کدام کلمات کلیدی باعث جذب بازدیدکنندگان از گوگل می‌شوند؛ این به شما کمک می‌کند تا استراتژی محتوایی خود را بر اساس کلمات کلیدی مورد استفاده در سایت خود تعیین کنید. در واقع، تحقیق کلمات کلیدی فرآیندی است برای پیدا کردن بهترین کلمات کلیدی مرتبط با سایت شما و تحلیل آن‌ها به منظور اولویت‌بندی.

قبل از هر چیز، به یاد داشته باشید که ما نیاز نداریم که رفتار خود را با یک هوش مصنوعی به نام گوگل هماهنگ کنیم، بلکه گوگل در تلاش است تا بهترین پاسخ را برای نیازهای ما فراهم کند. بنابراین به جای غرق شدن در جزئیات فنی سئو و گرفتار شدن در مسائل تخصصی، تمرکز خود را بر روی درک نیازهای مخاطبان خود قرار دهید. اطمینان داشته باشید که پیچیدگی‌های سئو فقط به منظور درک نیازهای کاربران است و بهترین گزینه را به آنها ارائه دهد. این مهم است زیرا باید بدانید که برای یادگیری روش‌های جستجوی کلمات کلیدی برای سایت، نیازی نیست که مثل یک روبات عمل کنید و خود را در پیچیدگی‌های فنی فرو ببرید؛ بلکه لازم است با استفاده از ابزارها و روش‌هایی که در ادامه معرفی می‌شوند، به نیازهای مخاطبان خود پی ببرید و بهترین کلمات کلیدی را برای محتوای خود انتخاب کنید.

چرا شناسایی کلمات کلیدی سایت اهمیت دارد؟

کلمات کلیدی موجود در محتوا، به عنوان یکی از اصلی‌ترین و تأثیرگذارترین عوامل در بهینه‌سازی موتورهای جستجو، به حساب می‌آیند. زیرا کاربران در استفاده از موتورهای جستجو از کلمات استفاده می‌کنند، در نتیجه، برای موتور جستجوی گوگل، یافتن کلمات کلیدی سایت اولین گام در آنالیز سئو است. براساس تحقیقاتی که در مورد رفتار کاربران در مقابل موتورهای جستجو انجام شده، ۷۵٪ از افراد به پایین صفحه نتایج جستجوی گوگل اسکرول نمی‌کنند و از میان چند نتیجه اول، سایت یا مطلب موردنظر خود را انتخاب می‌کنند. همچنین، این تحقیقات نشان می‌دهند که ۹۲٪ از افراد به صفحه دوم نتایج جستجوی گوگل نمی‌روند و اگر تیتر یا مطلب موردنظر خود را در صفحه اول نتایج پیدا نکنند، به‌جای مرور صفحات بعدی، عبارات جستجوی خود را تغییر می‌دهند.

این تمام اطلاعات نشان می‌دهند که رتبه‌بندی در اولین صفحه جستجوی گوگل از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است و در صورتی که وب‌سایت ما در صفحه دوم نتایج قرار بگیرد، تنها ۸٪ احتمال دارد که مخاطب حتی با محتوای ما در این صفحه روبرو شود. (آیا بر روی آن کلیک می‌کند یا نه، مسأله جداگانه‌ای است!) با توجه به اینکه هر محتوایی که در دنیای اینترنت منتشر می‌شود، به منظور دیده شدن توسط کاربران ایجاد می‌شود، می‌توان نتیجه گرفت که شناسایی کلمات کلیدی مناسب برای وب‌سایت و درک از اهمیت کلمات کلیدی سئو، در رتبه‌بندی سایت بسیار اهمیت دارد. با توجه به این موضوع، زمان آن رسیده است که بررسی کنیم که چگونه می‌توانیم کلمات کلیدی را شناسایی کنیم و از آن‌ها بهره‌برداری کنیم؟

چگونه کلمات کلیدی هدف را پیدا کنیم؟

اینکه چگونه کلمات کلیدی هدف را پیدا کنید ارتباط مستقیمی با تحقیق کلمات کلیدی دارد، ابتدا مقاله مربوط به تحقیق کلمات کلیدی چیست را مطالعه کنید و برگردید به خواندن ادامه این مطلب.

برای پیدا کردن کلمات کلیدی هدف راهکارهای زیر را میتوانید دنبال کنید:

ابتدا باید نام شرکت یا برند خود را به عنوان اولین کلمه کلیدی انتخاب کنید و صفحه اصلی سایت را به عنوان لندینگ آن کلمه قرار دهید.

سپس به این موضوع فکر کنید که کاربران چگونه برند شما یا محصولات شما را سرچ میکنند؟ دقت کنید در این مرحله اگر با جایگاه فعلی‌تان شروع به فکر کردن کنید نتیجه خوبی نخواهید گرفت! پس چاره چیست؟ اینکه از موضع سئو کار بودن خارج شوید و خود را کاملاً جای مخاطب قرار بدهید تا بتوانید بفهمید چه در سر مخاطب میگذرد و جملات را چگونه سرچ میکند.

شما برای این موضوع میتوانید از همکاران خود کمک بگیرید. از آنها بخواهید در گوگل موضوع شما را سرچ کنند و بعد به نوع و لحن سرچ کردن آنها دقت کنید.

حالا که خودتان به اندازه کافی فکر کردید وقت آن است که از رقبا استفاده کنید.

در این مرحله باید رقبای خود را با ابزارهای مختلف بررسی کنید و ببینید آنها چه کلماتی را به عنوان هدف قرار داده اند. اگر رقابت در آن کلمات کم بود شما نیز میتوانید روی آن کلمات کار کنید. اما اگر حوزه شلوغی بود بهتر است کمی آن کلمه را تغییر دهید یا بزرگتر کنید! اضافه کردن یک کلمه دیگر به کلمه هدف در اکثر مواقع باعث میشود که آن کلمه جزئی تر سرچ شود و به چیزی که کاربران سرچ میکنند نزدیک تر شوید.

بهترین کلمات کلیدی برای استفاده چیست؟

بعضی از کارفرماها تصور میکنند اگر با یک کلمه سایتشان به رتبه یک برسد دیگر همه چیز حل شده!

اما باید دقت داشت ممکن است آن کلمه، کلمه ای نباشد که کاربران سرچ میکنند. اینکه چند کلمه و چه کلماتی به عنوان کلمات کلیدی هدف انتخاب شوند کار یک سئوکار است.

حتی بعضی کارفرمایان اصرار دارند که فقط با «یک کلمه» بالا بیایند، در صورتی که باید با ابرکلمات کلیدی هدف رشد کرد، که کاربر هرطور که سرچ کرد بتواند به شما دسترسی پیدا کند.

بررسی استراتژی کلمات کلیدی هدف را به یک متخصص بسپارید چون اگر این کلمه اشتباه انتخاب شود و روی آن سرمایه گذاری شود زمان و هزینه شما سوخت خواهد شد.

تیم حرفه ای کارینو وب تجربه زیادی در سئو کردن سایت های مختلف دارد و به طور کامل میتواند حوزه کاری شما را آنالیز کند و لیست کلمات کلیدی هدفی که میتوانید به سرعت در آن رشد کنید را به شما تحویل دهد. برای اطلاعات بیشتر کافیست با ما در ارتباط باشید.

سئو سایت در اصفهان

[ai-7team]

Retrieval-Augmented Generation (RAG) چیست؟ تعریف ساده و کاربردی به همراه مثال

این مقاله به بررسی روش نوین تولید متن با افزودن اطلاعات بازیابی شده (Retrieval-Augmented Generation-RAG)، می‌پردازد که ترکیبی از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و تکنیک‌های بازیابی اطلاعات است. RAG به‌طور موثری چالش‌های موجود در مدل‌های زبانی را با ارائه اطلاعات دقیق و به‌روز حل می‌کند. این مقاله به تفصیل مفاهیم پایه RAG، کاربردهای متعدد و مزایای استفاده از این روش را بررسی می‌کند. این روش با ترکیب توانایی تولید متن طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ و قابلیت بازیابی اطلاعات، بهبود قابل توجهی در دقت و اعتمادپذیری پاسخ‌های تولید شده ارائه می‌دهد. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از جمله تکنولوژی‌های کلیدی در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) به شمار می‌روند که قادر به تولید متن، ترجمه زبان‌ها، تحلیل احساسات و شناسایی موجودیت‌ها هستند. این مدل‌ها با استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها و میلیاردها پارامتر آموزش دیده‌اند و توانایی تولید متن‌های بسیار پیچیده و دقیق را دارا هستند. اهمیت این مدل‌ها در کاربردهای متنوع از جمله چت‌بات‌ها، سیستم‌های پرسش و پاسخ، و تولید محتوا غیرقابل انکار است. با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در مدل‌های زبانی بزرگ، این مدل‌ها با چالش‌های متعددی در دقت و قابلیت اعتماد مواجه هستند. برخی از این چالش‌ها عبارتند از: - ارائه اطلاعات نادرست: زمانی که مدل پاسخ دقیقی ندارد، ممکن است اطلاعات نادرست ارائه دهد. - اطلاعات قدیمی یا کلی: مدل‌های زبانی به دلیل ماهیت داده‌های آموزشی خود، ممکن است اطلاعات به‌روز و خاصی را نتوانند ارائه دهند. - منابع غیرمعتبر: استفاده از منابع غیرمعتبر در تولید پاسخ‌ها که می‌تواند به کاهش اعتماد کاربران منجر شود. - تداخل اصطلاحات: استفاده از اصطلاحات مشابه در منابع مختلف که می‌تواند به تولید پاسخ‌های نادرست منجر شود. هدف این مقاله بررسی و معرفی روش تولید متن با افزودن اطلاعات بازیابی شده (RAG) به‌عنوان یک راه‌حل کارآمد برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ است. این روش با ترکیب قابلیت‌های تولید متن و بازیابی اطلاعات، توانایی مدل‌های زبانی را در ارائه پاسخ‌های دقیق و به‌روز افزایش می‌دهد. این روش می‌تواند به بهبود اعتمادپذیری و دقت پاسخ‌ها کمک کند و چالش‌های موجود را به حداقل برساند.

مراحل انجام RAG

- پرامپت کاربر وارد سیستم RAG می‌شود. (شماره 1 و 2 در تصویر) - در مخزن داده‌ای (Database) که بطور جداگانه (خارج از LLM) قراردارد، پرامپت کاربر مورد جستجو قرار می‌گیرد و محتوای مرتبط با آن به بیرون کشیده می‌شود (Retrieve می‌شود). (شماره 3 و 4 در تصویر) - پرامپت کاربر به همراه محتوای مرتبط با آن که از مخزن داده بیرون کشیده شده، در قالب یک پرامپت: به پرامپت زیر فقط با توجه به متنی که در ادامه بیان می‌شود پاسخ بده. پرامپت: عمق اقیانوس آرام چند متر است؟ متن: مساحت اقیانوس آرام ۱۶۵٬۲۵۰٬۰۰۰ کیلومتر مربع است که نزدیک به ۴۶ درصد از سطح آب‌های کره زمین و نزدیک به ۳۲ درصد از کل سطح کرهٔ زمین را می‌پوشاند. سطح اقیانوس آرام از مجموع کل مساحت خشکی‌های زمین (۱۴۸ میلیون کیلومتر مربع) بزرگ‌تر است. میانگین ژرفای اقیانوس آرام ۴۰۰۰ متر است. مرکز نیمکرهٔ آبی و نیمکرهٔ غربی هر دو در اقیانوس آرام جای دارد.   به یک LLM مثل ChatGPT داده می‌شود. (شماره 5 در تصویر) - هوش مصنوعی مثلا ChatGPT، حالا با توجه به محتوای مرتبط با پرامپت کاربر که از مخزن داده بیرون کشیده شده، دقیقتر و بهتر می‌تواند به پرامپت کاربر پاسخ دهد. (شماره 6 در تصویر)

مثال‌هایی از کاربرد RAG در حوزه‌های مختلف

چت‌بات‌های هوشمند یکی از کاربردهای برجسته این روش در ایجاد چت‌بات‌های هوشمند است. به عنوان مثال، شرکت Databricks از این تکنیک برای بهبود عملکرد چت‌بات‌های خود استفاده کرده است. این چت‌بات‌ها قادرند به سؤالات کاربران در زمینه‌های مختلف، از جمله راه‌اندازی Spark  برای پردازش داده‌ها، پاسخ دهند. با استفاده ازRAG، چت‌بات‌ها می‌توانند اسناد مربوطه را از مخزن دانش بازیابی کرده و پاسخ‌های دقیقی ارائه دهند. این رویکرد باعث می‌شود که کاربران به راحتی به اطلاعات دقیق و به‌روز دسترسی پیدا کنند. تولید محتوای دقیق و مرتبط در زمینه تولید محتوا نیز RAG توانسته است نتایج چشم‌گیری را ارائه دهد. مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از این تکنیک قادرند محتوای متنی را با دقت بیشتری تولید کنند. به عنوان مثال، در تولید مقالات علمی یا اخبار، این روش می‌تواند اطلاعات به‌روز و معتبر را از منابع مختلف بازیابی کرده و در متن مقاله ادغام کند. این رویکرد باعث افزایش دقت و قابلیت اعتماد محتوای تولیدی می‌شود. پاسخگویی به سؤالات پیچیده RAG در پاسخگویی به سؤالات پیچیده نیز عملکرد قابل توجهی دارد. به عنوان مثال، در سیستم‌های پرسش و پاسخ در حوزه پزشکی، این تکنیک می‌تواند اطلاعات دقیق و به‌روز را از مقالات علمی و پایگاه‌های داده پزشکی بازیابی کرده و پاسخ‌های معتبر و مستندی را ارائه دهد. این قابلیت به ویژه در مواقعی که اطلاعات به‌روز و دقیق مورد نیاز است، بسیار ارزشمند است.

مزایا و معایب RAG: تحلیل مزایا و چالش‌های استفاده

مزایا - افزایش دقت و صحت اطلاعات: با ترکیب اطلاعات بازیابی‌شده از منابع معتبر، RAG می‌تواند دقت و صحت پاسخ‌ها را به‌طور قابل توجهی افزایش دهد. - قابلیت به‌روزرسانی اطلاعات: این تکنیک می‌تواند به‌طور مداوم اطلاعات خود را با استفاده از منابع خارجی به‌روز کند، که این امر باعث می‌شود که مدل‌های زبانی همواره به‌روز باشند. - افزایش قابلیت اعتماد: با ارائه اطلاعات مستند و معتبر، کاربران می‌توانند به پاسخ‌ها و محتوای تولیدی اعتماد بیشتری داشته باشند. - کاربردهای گسترده: این روش می‌تواند در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، حقوق، آموزش و غیره مورد استفاده قرار گیرد و عملکرد مدل‌های زبانی را در این زمینه‌ها بهبود بخشد. معایب - نیاز به منابع محاسباتی بیشتر: استفاده از این تکنیک به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارد، چرا که فرآیند بازیابی اطلاعات و ترکیب آن با مدل زبانی نیازمند محاسبات اضافی است. - پیچیدگی پیاده‌سازی: پیاده‌سازی این روش نیازمند تخصص و دانش فنی نسبتا بالایی است و ممکن است برای برخی سازمان‌ها چالش‌برانگیز باشد. - زمان پاسخ‌دهی طولانی‌تر: به دلیل فرآیند بازیابی اطلاعات، زمان پاسخ‌دهی RAG ممکن است طولانی‌تر از مدل‌های زبانی سنتی باشد. - وابستگی به کیفیت منابع خارجی: دقت و صحت پاسخ‌های این تکنیک به کیفیت و اعتبار منابع خارجی بستگی دارد، بنابراین انتخاب منابع مناسب و معتبر بسیار حیاتی است. در انتها، باید بدانیم که تکنیک تولید متن با افزودن اطلاعات بازیابی شده (RAG)، که توسط محققان Meta AI در سال 2020 معرفی شد، یکی از کاربردی‌ترین تکنیک‌های پرامپت نویسی است که می‌تواند بهبود چشم‌گیری در عملکرد مدل‌های زبانی ایجاد کند، اما نیازمند توجه به چالش‌های مرتبط با پیاده‌سازی و استفاده از آن نیز می‌باشد. Read the full article

[software-specialist]

هوش مصنوعی اسکرچ

اصطلاحات. یادگیری و سازماند هوش مصنوعی اسکرچ هی مجدد این ویژگی ها به تجزیه و تحلیل داده ها تعلق دارد. باید توجه داشت

که ممکن است معنای برخی ویژگی ها برای کودکان مختلف متفاوت باشد و سپس یادگیری و

سازماندهی مجدد باید برای هر کودک انج هوش مصنوعی اسکرچ ام شود. علاوه بر این، بسیاری از اطلاعات دیگر در مورد کودکان پیش دبستانی نیز می توانند با کمک بینایی کامپیوتری ضبط و شناسایی شوند.

شکل 1. نمونه ای از عبارات مختلف کودک هنگام خوردن پنیر [5].

2.3. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

تجزیه و تحلیل کلان داده یک فناوری بسیار مهم برای هوش مصنوعی است. تجزیه و تحلیل کلان داده اشاره دارد

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ کلان داده با پنج م هوش مصنوعی اسکرچ فهوم کلیدی مرتبط بود: حجم، تنوع، سرعت،

صحت و ارزش پردازش کلان داده به استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، تجزیه و تحلیل رفتار کاربر،

یا برخی دیگر از روش های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده که ارزش را از داده ها استخراج می کنند و به ندرت به a

اندازه خاص مجموعه داده اطلاعات ارزشمند زیادی در داده های بزرگ پنهان شده است، اما انجام آن آسان نیست

اطلاعات مفیدی از آن استخراج می کنم. یکی از رو هوش مصنوعی اسکرچ ش های اساسی برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، یادگیری ماشینی است که

اطلاعات مفید را از داده ها استخراج می کند و از طریق یادگیری مکرر تصمیم می گیرد.

ICNISC2019

IOP Conf. سری: مجله فیزیک: Conf. Series 1288 (2019) 012072

انتشارات IOP

doi:10.1088/1742-6596/1288/1/012072

3

3. تحلیل نیازهای هوش مصنوعی در آموزش کودکان پیش دبستانی

ویژگی اساسی آموزش کودکان پیش دبستانی کودک محوری، احترام به کودکان و

ارائه آموزش مناسب با توجه به س هوش مصنوعی اسکرچ طح رشد کودکان [6]. این بخش تجزیه و تحلیل می کند

تقاضای فعلی برای هوش مصنوعی از این سه جنبه در آموزش کودکان.

3.1. کودکان محور

در آموزش کودکان پیش دبستانی، دانش آموزان بدنه اصلی یادگیری هستند. کلیه فعالیت های آموزشی

باید با هدف ارتقای رشد کودکان انجام شود. کودک محور

یادگیری بر تبدیل یادگیری غیرفعال کودکان به یادگیری فعال تاکید دارد

فرآیند یادگیری. به این معنا که هوش مصنوعی اسکرچ  کودکان بدنه اصلی فعالیت های یادگیری از جمله کودکان هستند

فعالیت های فکری، و فرآیند شناختی کودکان، به جای «دانش آموزان به عنوان بدن اصلی، معلمان

به عنوان بخش فرعی». آموزش کودک محور ایجاب می کرد که معلمان نویسنده نباشند و

مدیران، اما برای اینکه مربی، کمک ک هوش مصنوعی اسکرچ ننده و شرکت کننده باشند. ویژگی اصلی دانش آموز محوری است

استقلال، و هسته اصلی استقلال استقلال فعالیت های فکری است، یعنی

تفکر مستقل ویژگی اصلی راهنمایی معلمان روشنگری است.

آموزش کودک محور باعث آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان می شود که فعالیت های آموزشی از قبل طراحی نشود. این

غیرقابل پیش بینی بودن فعالیت های یادگیری الزامات بالایی را برای معلمان ایجاد می کند. کاربرد از

هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از منابع یادگیری را در اختیار همه فراگیران قرار دهد

فعالیت ها را می توان در زمان واقعی بسته به واکنش کودکان در فعالیت های یادگیری طراحی کرد.

3.2. احترام به کودکان

احساس احترام کودکان ابتدا از والدین آنها ناشی می شود. حس احترام به تدریج ایجاد می شود

از طریق آموزش و آموزش مک هوش مصنوعی اسکرچ رر ایجاد شد. اولاً احترام گذاشتن به فرزندان به معنای احترام گذاشتن به آنهاست

حقوق اساسی. دوم، برای احترام به کودکان، باید به قانون طبیعی رشد آنها احترام بگذاریم و

توسعه. رشد کودکان یک فرآیند طبیعی است. جسمی هر دو کودک یا

رشد روانی قانون درونی رشد خود را دارد. در نهایت احترام به بچه ها

یعنی احترام به شخصیت مستقل و خودآگاهی آنها. با اینکه بچه ها کم سن و سال هستند،

آنها دارای شخصیت مستقل و خودآگاهی هستن هوش مصنوعی اسکرچ د و عقاید و دیدگاه های خود را دارند.

در فعالیت های آموزشی مهدکودک، محدودیت انرژی و توانایی مربیان مهدکودک

توجه به هر جنبه ای از کودکان و احترام کامل به هر کودک را دشوار می کند. این

معرفی هوش مصنوعی امکان جمع آوری تمام جنبه های اطلاعات را برای هر یک فراهم می کند

کودک، از فناوری پردازش داده های بزرگ برای درک دقیق وضعیت جسمی و روانی کودکان استفاده کنید

در زمان واقعی، و اقدامات مناسب را برای اطمینان از احترام کامل به کودکان انجام دهید.

3.3. یادگیری مطابق با سطح رشد کودکان

به دلیل تأثیر عوامل مادرزادی، آموزش خانواده و روند رشد، بسیار زیاد است

تفاوت بین کودکان آموزش بر هوش مصنوعی اسکرچ  اساس نیاز هر کودک، یعنی بر اساس

برای تفاوت های فردی، فعالیت های آموزشی مناسب برای خیر و صلاح فرد بسیار مهم است

توسعه. در حال حاضر به دلیل محدودیت توانمندی و تلاش معلمان، آموزش پیش دبستانی

فعالیت ها فقط می توانند نیازهای مشترک را برآورده کنند، اما نمی توانند نیازهای ویژه را برآورده کنند.

معرفی فناوری هوش مصنوعی می تواند فرآیند را تحلیل و ارزیابی کند

اطلاعات برای هر کودک، ارائه فعالیت  Scratch artificial intelligence های آموزشی خاص با توجه به توسعه

[siavashdabiri]

تعریف کارآمد داده کاوی چیست؟

تعریف رسمی داده کاوی:  یک فرآیند تحلیلی است که امکان شناسایی و توصیف مستقل ترین و کارآمدترین الگوهای داده جالب از پایگاه های داده بزرگ را فراهم می کند.

داده کاوی  یک رویکرد بین رشته ای است که از روش های علوم کامپیوتر و آمار استفاده می کند. روش‌هایی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اغلب استفاده می‌شود. قبلاً در مقاله ای مقدمه ای کوتاه بر مبحث «یادگیری ماشینی» ارائه کرده ام.

هیچ تعریف جهانی از داده کاوی وجود ندارد. با این حال، مهم است که بین آنچه به عنوان کشف دانش در پایگاه های داده شناخته می شود - کشف دانش در پایگاه های داده (KDD) تفاوت قائل شد. بسیاری از آثار همین معنی را به این اصطلاحات نسبت می دهند. با این حال، این کاملاً صحیح نیست. کشف دانش در پایگاه های داده فرآیند گسترده تری است که شامل روش های دیتا ماینینگ می شود. با این حال، شامل وظایفی مانند آماده سازی داده ها، بررسی تداخل یا تجسم نتایج است.

دیتا ماینینگ: تعریف، روش ها و مثال هایی که در یک ویدیو توضیح داده شده است. هدف دیتا ماینینگ معمولاً تولید فرضیه ها از یک پایگاه داده است که اصطلاحاً یک رویکرد از پایین به بالا بدون فرضیه است.

تعریف دیتا ماینینگ اغلب به عنوان مترادف برای ا��طلاحات دیگر استفاده می شود: یادگیری ماشین، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی (AI)

مزایای داده کاوی چیست؟

داده کاوی به شرکت ها کمک می کند تا حجم بسیار زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کنند، الگوهای جالب را شناسایی کنند و سپس تصمیمات درست را بگیرند. مزایای دیتا ماینینگ عبارتند از:

شناخت و درک بهتر نیازهای مشتری

پیش بینی های دقیقی برای آینده انجام دهید

ایجاد پیش بینی سری های زمانی

روندها و ناهنجاری ها را زودتر شناسایی کنید

پردازش متن و تصاویر به صورت خودکار

پشتیبانی از فرآیندهای تصمیم گیری

برای تایید فرضیه ها

بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار

روش های دیتا ماینینگ

روش های داده کاوی را اساساً می توان به گروه های طبقه بندی، پیش آگهی، تقسیم بندی و تشخیص وابستگی تقسیم کرد.

طبقه بندی - جستجوی الگوها بر اساس طبقه بندی کننده است. این می تواند، به عنوان مثال، مدل سازی یک میل محصول باشد. به عنوان مثال، الگوهای آموزش دیده را می توان برای پیش بینی قرابت محصول مورد استفاده قرار داد. پیش بینی - جستجوی الگوهای یک متغیر هدف عددی است. روش های پیش بینی برای پیش بینی ارزش ها (به عنوان مثال گردش مالی یا فروش در ماه آینده) برای آینده استفاده می شود. گروه بندی (بخش بندی و خوشه بندی) - یافتن گروه ها و بخش ها در یک پایگاه داده. تقسیم بندی مشتری اغلب در بازاریابی و CRM انجام می شود تا سپس از آن برای هدف گیری دقیق تر اقدامات بازاریابی استفاده شود. کشف وابستگی (Association & Sequence) - جستجوی الگوهایی است که در آنها عناصر به هم مرتبط و وابسته هستند. نمونه ای از این تحلیل سبد خرید کلاسیک است. از آنجایی که چندین روش داده کاوی را می توان برای یک مشکل استفاده کرد، منطقی است که روش ها را بر اساس نوع کار طبقه بندی کنیم. شکل زیر نشان می دهد که انواع وظایف در بالاترین سطح بین وظایف بالقوه و توصیفی متفاوت است.

انواع وظایف داده کاوی، طبقه بندی، پیش بینی، تقسیم بندی، ارتباط طبقه بندی انواع وظایف دیتا ماینینگ طبقه بندی طبقه بندی مجموعه داده ها یکی از رایج ترین روش های دیتاماینینگ در عمل است.

در طول طبقه بندی، یک شی (به عنوان مثال یک مشتری) به یک کلاس از قبل تعریف شده بر اساس ویژگی های آن اختصاص داده می شود، به عنوان مثال. آیا مشتری به یک کمپین خاص واکنش نشان داده است یا خیر.

طبقه بندی بر اساس مجموعه داده هایی است که شامل ویژگی های مختلف (مستقل) و یک متغیر پاسخ (وابسته) است. در مثال ما، مقدار هدف واکنش به کمپین با خرید است، یعنی خرید بله یا خیر.

به داده های توصیف شده داده های آموزشی یا مجموعه آموزشی نیز گفته می شود. هدف از طبقه بندی آموزش مدلی است که پیش بینی خوبی از اشیاء جدید را ممکن می سازد.

در مورد ما، این مشتریان جدید خواهند بود که با کمک مدل ها می توان آنها را از نظر واکنش ارزیابی کرد. روش درخت تصمیم اغلب برای طبقه بندی استفاده می شود.

پیش بینی

هدف از پیش‌بینی ایجاد یک مدل امتیازدهی برای پیش‌بینی یک ارزش ثابت (مثلاً ارزش مشتری یا فروش) است. مدلی ایجاد می شود که روابط بین یک متغیر وابسته (به عنوان مثال ارزش مشتری) و یک یا چند متغیر مستقل (سن، تعداد سفارشات، نوع مشتری و غیره) را بررسی می کند.

همانند طبقه‌بندی، پیش‌بینی از مجموعه داده‌های مثال (مجموعه داده‌های آموزشی) برای آموزش مدلی استفاده می‌کند که بتواند در آینده پیش‌بینی کند. به جای کلاس ها، پیش بینی ارزش های فزاینده مانند فروش، ارزش مشتری و غیره را پیش بینی می کند.

تقسیم بندی (تحلیل خوشه ای)

از سوی دیگر، وظایف توصیفی، رفتار مشتریان یا اشیاء موجود در پایگاه‌های داده را در الگوها خلاصه می‌کند. با گروه بندی یا تقسیم بندی، کل مجموعه داده به چندین زیر مجموعه یا بخش تقسیم می شود. هدف این است که حجم داده ها را به زیرمجموعه هایی تقسیم کنیم که تا حد امکان بر اساس ویژگی ها همگن باشند.

انجمن (کشف وابستگی)

تجزیه و تحلیل انجمن از تجزیه و تحلیل تداعی و توالی استفاده می کند. این روش های داده کاوی بیشتر در تحلیل های سبد خرید استفاده می شوند. این به ویژه در صورتی مفید است که هیچ شناسه ای برای مشتری ایجاد نشود و فقط داده های رسید موجود باشد.

با کمک تجزیه و تحلیل ارتباط، قوانین را می توان از مجموعه داده ها بدون تعیین متغیر هدف ایجاد کرد. یک قانون می تواند این باشد: اگر کالای A خریداری شود، کالای B نیز خریداری می شود.

تجزیه و تحلیل توالی نشان دهنده گسترش تجزیه و تحلیل ارتباط است. در اینجا قوانین انجمن مربوط به زمان جستجو می شود، مانند: در 80 درصد مواردی که مقاله A خریداری شده است، مقاله B و سپس مقاله C نیز خریداری شده است.

[tptgircomfan-blog]

آموزش اصطلاحات مرتبط با هوش و فراست ،باورها و اصول اخلاق کاری در آمریکا

آموزش اصطلاحات مرتبط با هوش و فراست ،باورها و اصول اخلاق کاری در آمریکا

Slang Words for Intelligence/ Beliefs/ work ethic ( part 2 )

کلمات عامیانه ای برای هوش و فراست ،باورها و اصول اخلاق کاری که بسیار در آمریکا مورد استفاده قرار میگیره.

Someone who is new or not yet very experienced in an area is a rookie or a newbie,

کسیکه تو یه کاری یا جایی نابلد ،مبتدی یا تازه کار باشه میگن rookie یا newbie

and someone who doesn’t like to work is a bum (often a lazy bum).

و…