Googleによる検索での機械学習の使用方法の簡単な説明

Googleによる検索での機械学習の使用方法の簡単な説明

【Google翻訳】
Googleによる検索での機械学習の使用方法の簡単な説明

GoogleのJohn Muellerが、GoogleがWeb検索で機械学習をどのように使用しているかについて、最も明確でわかりやすい説明の1つを提供しました。彼は基本的に、グーグルは自動化と機械学習が結果の改善に役立つ「特定の問題」のためにそれを使用すると述べた。彼が与えた例は正規化であり、例は物事を明確にします。

これは、37：47マークから始まるGoogleウェブマスターのハングアウトからのものです。この例は、「たとえば、正規化に機械学習を使用します。したがって、そのような手段とは、前に説明したすべての要素を持っていることです。そして、それらに個別の重みを与えます。 rel canonicalはこれほどの重みを持ち、redirectはこれほどの重みを持ち、内部リンクはこれほどの重みを持っていると言います。うまくいかない場合は、これらの数値を少し調整します。機械学習では、基本的にできることは、達成したい結果であり、機械学習アルゴリズムはこれらの重みを独自に把握してください。」

これは、Googleが検索アルゴリズムをデバッグする方法に関する回答の最初の部分でした。

これがこのパートの完全な転写です。

●質問：

機械学習はGoogleの検索アルゴリズムの一部であり、毎日よりスマートになっていると想像できます。 秘密のファイルにアクセスできる従業員として、ページが他のページよりもランク付けされている正確な理由を知っていますか、または人間が理解できない方法でアルゴリズムが決定を下し、進化していますか？

●

ジョンの完全な答え：
■Google JohnMueller(ジョン・ミューラー)氏(@JohnMu)
私たちは時々この質問を受け取りますが、マシンがこのトピックについて話さないように私たちに言っているので、私たちは答えを提供することを許されません。だから私は本当に答えられない。いや、冗談よ。
機械学習を多くの方法で使用して、物事をよりよく理解できるようにするものです。しかし、機械学習は、この1つのブラックボックスだけではありません。あなたがインターネットを片側でフィードするように、反対側は検索結果を出します。それは私たちにとってのツールです。それは本質的に、物事をより速くテストし、そこにある正しいソリューションが何であるかを考えて物事を試す方法です。

したがって、たとえば、正規化に機械学習を使用します。したがって、そのような手段とは、前に説明したすべての要因があることです。そして、彼らに個々の重みを与えます。それはそれを行うための伝統的な方法の一種です。そして、rel rel canonicalはこれほどの重みを持ち、redirectはこれほどの重みを持ち、内部リンクはこれほどの重みを持ちます。そして、伝統的なアプローチは、これらの数でそれらの重みを構成し、うまくいくかどうかを確認することです。そして、物事がうまくいかないことがわかったら、これらの数値を少し調整します。そして、機械学習で基本的にできることは、これが私たちが達成したい成果であると言うことであり、機械学習アルゴリズムはこれらの重みを独自に計算すべきです。

そのため、機械学習がすべて正規化ですべてを実行するのではなく、この明確に定義された問題があります。これらの数字が何であるかのように解決し、ウエイトとしてそのシステムを再学習しようとし、ウェブ上でこれを理解することを繰り返し試みます。これが人々のやり方であり、これが物事がうまくいかない場所です。数字。

それでそれをデバッグすることになると。まだそれらの数字があり、そこにそれらの重みがあります。機械学習アルゴリズムによって決定されるだけです。そして、物事がうまくいかないことがわかった場合、機械学習アルゴリズムに実際に伝える方法を見つける必要があります。この場合、考慮する必要があります。ページ上の電話番号だけでなく、純粋なコンテンツ、たとえばローカルバージョンのような別個の種類。そして、これらのアルゴリズムを訓練するときにできることです。

これらすべての機械学習では、ブラックボックスが1つだけではなく、すべてを実行するだけでなく、なぜそれを実行するのか誰にもわかりません。むしろ、特定の問題にそれを適用して、時間を節約する方法で物事を少し自動化するのが理にかなっている場合、それを見ると手動で認識できなかったパターンを引き出すのに役立ちます。

English Google Webmaster Central office-hours from December 13, 2019

Glenn GabeがTwitterでそれを要約した方法は次のとおりです。

@johnmu経由：Googleは正規化に機械学習を使用します。 従来のアプローチは、さまざまな要因の重みを指定することでしたが、今ではMLを使用して、Googleは達成したい結果を指定でき、MLアルゴは独自に重みを計算できます
↓
「@johnmuの詳細：機械学習は、見逃したパターンを引き出すのに役立ちます。 また、デバッグのために、GoogleはMLアルゴによって決定される重みを確認できます。 改善する必要があるものがある場合、Googleはアルゴリズムのトレーニングに取り組むことができます。」

More from @johnmu: Machine learning helps us pull out patterns we might have missed. And for debugging, Google can see those weights which are determined by ML algos. If there is something that needs to be improved, Google can work to train the algorithms: https://t.co/J6rDeA68KP pic.twitter.com/Su2pqPKYww

— Glenn Gabe (@glenngabe) December 16, 2019

SEOコンサルタントのまとめ

機械学習について。