مهمترین استراتژی های سئو وردپرس در سال 2019

وردپرس رهبری صنعت سیستم‌های مدیریت محتوا را در دست گرفته است.بر پای بست، واپسین شمردن به‌دست‌آمده بیش از 33% کل سایت‌های اینترنتی از سیستم مدیریت محتوای وردپرس استفاده می‌کنند و این درحالی‌که نزدیک‌ترین هم آورد به آن یعنی جوملا، فقط 3% از سایت‌ها را در کمر بستن دارد.

این سیستم مدیریت محتوا نه‌تنها کاربر پسندترین پلت فرم شدنی است ، علاوه بر این در سئو وردپرس هم بی‌نظیر ظاهر می‌شود.در درستی می‌توان این‌گونه ذکر کرد که وردپرس نسبتاً تمام اصول و مبانی سئو را پوشش می‌دهد.بنابراین با اتکا به این ویژگی‌ها و کمک دریافت از یک سری تدبیر دیگر می‌توانید سئو وردپرس را به میزان قابل‌توجهی ارتقا دهید.

در پیوستگی 10 باره از مهم‌ترین استراتژی‌های سئو وردپرس را به شما شناسایی می‌کنیم که می‌توانند در شفا رتبه سایت شما و بهتر دیده شدن آن در گوگل تأثیر بسزایی داشته باشند.

1) یک ساختار مناسب برای پیوندهای گرد (permalink) خویش در عقیده بگیرید

به‌صورت پیش‌فرض ساختار پیوندهای یگانه (permalink) وردپرس برای سئو و یا برای کاربران خیلی مناسب نیست.

مثلاً ساختار لینک‌های شما می‌تواند چیزی همانند به این باشد:

http://example.com/?p=N

البته وردپرس این امکان را به شما می‌دهد که تنظیمات پیش‌فرض را به ساختاری که موردپسند موتورهای جستجو باشد، تغییر دهید .مثلاً ساختاری URL مانند به این:

http://example.com/your-post-title

برای دسترسی به این تنظیمات بس است ابتدا وارد پیشخوان وردپرس شده و سپس به مسیر تنظیمات> پیوندهای گرد مراجعه کنید

پیوند های یگانه در وردپرس

و سپس گزینه نام نوشته (Post name) را گزینش کنید.با این شغل اطمینان خواهید داشت که ساختار URLشما دائم ساده و مرتب باقی خواهد ماند و نکته عالی نیز این‌که URL های بعدی نوشته‌هایتان هم به‌طور اتوماتیک و بر بنیاد این رویه تنظیم خواهد شد.

انتخاب پیوند یکی برای سئو وردپرس

اما برای دریافت نتایج بهتر برای سئو وردپرس، در ضمن می‌توانید آدرس URL هرکدام از نوشته‌هایتان را با تغییر فیلد Slug (شناسه یکتا) نیز شخصی‌سازی کنید.

2) از واژه ها کلیدی در عنوان‌ها و تگ‌های هدر (هدینگ) کاربرد کنید

به پیشه بردن کلمه کلیدی یا شماری از واژه ها کلیدی در محتوای که فرآوری می‌کنید غیرقابل‌اجتناب است.اما فقط به یاد داشته باشید:یک محتوای خوب و بنیادی فقط در تکرار چند مرتبه یک کلمه کلیدی در قسمت‌های مختلف درونمایه برپایی نشده است بلکه باید دربردارنده طیف وسعی از کلمات و عباراتی شود که کل آن‌ها با سوژه درونمایه شما پیوستگی داشته باشند.

اما بااین‌حال ، فقط یک کلمه کلیدی است که به‌عنوان کلمه کلیدی اصلی باید بر روی آن تمرکز کنید.به طبع بهترین و مهم‌ترین مکان برای استفاده از این کلمه کلیدی عنوان نوشته شما است (که کلمه کلیدی شمارا در URL هم لحاظ می‌کند).

اما بااین‌وجود، تنها یک کلیدواژه هست که به‌عنوان کلیدواژه اصلی روی آن متمرکز خواهید بود. طبیعتاً بهترین و مهم‌ترین جا برای استفاده از این کلیدواژه، تیتر مطلب شماست (که کلیدواژه شمارا در URL هم لحاظ می‌کند).

تگ های هدینگ در سئو وردپرس

تگ‌های هدینگ (H2 ، H3 ، H4 و…) برای فهم بهتر موتورهای جستجو و خوانندگان مطلب به جستار محتوای که شما در مورد آن نوشته‌اید طراحی‌شده‌اند.خوشبختانه ویرایشگر گوتنبرگ و کلاسیک وردپرس به شما این امکان را می‌دهد که از طریق یک منو کشویی به گونه ها این تگ‌ها دسترسی داشته باشید.

به‌طور پیش‌فرض عنوان نوشته یا صفحه شما باید H1 در عقیده گرفته شود.در درستی شما در هر صفحه یا هر نوشته ،فقط باید از یک تگ H1 استفاده کنید.برای مثال من در این نوشته برای عنوان‌های اصلی نوشته از تگ H2 استفاده کرده‌ام. درحالی‌که از تگ H3 برای عناصر کنتور (اروپایی) استفاده‌شده. و در هر زیر عنوان پایین عناصر شمارش‌شده از تگ H4 استفاده نموده‌ام.

3) یک نقشه سایت (سایت مپ) XML ایجاد کنید

ایجاد نقشه سایت برای اینکه ربات‌های گوگل بتوانند در میان پست‌ها و صفحات شما جابجا شده و محتوای شمارا ایندکس کنند موردی چندان ضروری نیست.اما اگر نقش سایت هستی داشته باشد آسوده خواهید بود که محتوای جدید منتشر کردید با سرعت اکثریت ایندکس و به نتایج گوگل راه پیدا خواهید کرد.

نقشه سایت افزونه یوست سئو

البته افزونه‌های زیادی برای این امر وجود دارند که می‌توانند برایتان نقشه‌های سایت XML برپایی کنند. از میانی افزونه‌های گوناگون می‌توان به Google XML Sitemaps و یوست سئو پلاگین سئو وردپرس (از امکانات این پلاگین می‌توان به ایجاد نقشه سایت) اشاره کرد.مزیت به‌کارگیری نقشه سایت در اینجاست که به‌محض منتشر کردن یک مطلب جدید این سوژه را به اطلاع گوگل می‌رساند لغایت سایت مپ شما همیشه به‌روز و تازه باشد.

در پیوسته بخوانید:  راهبرد سئو در سال ۲۰۱۹

نکته:اگر یک یا چند صفحه مشخص از سایتتان را در فایل robots.txt مسدود کرده‌اید،هیچ‌گاه نباید آدرس آن‌ها را در سایت مپ خویش وارد کنید.

4)وب‌سایت خویش را در سرچ کنسول گوگل ثبت کنید

اگر تابه‌حال وب‌سایت خود را در سرچ کنسول گوگل ثبت نکرده‌اید ، چه بسا بسیاری از هشدارها و اعلان‌های مهم سئو را ازدست‌داده‌اید.

داشبورد سرچ کنسول گوگل

موتور جستجوی گوگل تمامی اعلان‌های خود برای دسترسی و ایندکس کردن صفحات شمارا از طریق این پلتفرم انجام می‌دهد.و نیز در سرچ کنسول گوگل متوجه عواملی که سبب پنالتی سایت شما می‌شوند هم می‌شوید.سرچ کنسول گوگل ابزاری است که می‌توانید از طریق آن لینک‌های مرتبط به سایت خویش را تماشا کنید، و ببینید که کدام کلمه کلیدی بازدید اکثریت برای سایتان به ارمغان می‌آورد.

5) با پروا به واژه کلیدی طول مناسبی برای محتوای خود در نظر بگیرید

در طی چند سنه گذشته ، تحقیقات زیادی در رابطه با شمار واژه ها آرمانی برای محتوا منتشرشده است.بیشتر این تحقیقات در این‌که مقالاتی با طول بیش از 2000 کلمه در صفحه نتایج گوگل بهتر ظاهر می‌شوند اتفاق‌نظر دارند.

اما مواردی هم وجود دارد که مقالات اختصار رتبه بسیار بالایی در نتایج SERPs را به خویش برگزیدن داده‌اند.با پروا به این‌که روی طول دقیق محتوای خویش تمرکز کنید،بیشتر بر روی این تمرکز داشته باشید که محتوای که فرآوری می‌کنید به‌خوبی بتواند پذیرش تمام سؤالات مخاطبان را بدهد.

به این که کدام واژه کلیدی برایتان بهتر هستند پی ببرید: با جستجو در گوگل و بررسی مطالبی که بالاتر از بقیه قرار گرفته‌اند، می‌توانید به این جستار پی ببرید.

از خودتان بپرسید: آیا مطلبی که می‌نویسم می‌تواند در پوشش یک سوژه خاص، از مقالات پیشین بهتر ظاهر شود؟ اگر فکر می‌کنید با واژه ها کمتر، می‌توانید قصد را بهتر برسانید حتما دست به قلم شوید. اگر هم اندیشه می‌کنید که یک پست طولانی‌تر، می‌تواند برای خوانندگان‌ سودمند ظاهر شود از نگارش یک مقاله جدید دریغ نکنید.

محتوای خود را با اهداف خوانندگان تنظیم کنید: اگر هدف خواننده این است که تند به استجابت سؤالش برسد، با یک مقاله 500 کلمه‌ای هم می‌توانید این کار را اتمام دهید. اگر سؤال‌شان پیچیده‌تر است، شاید نوشتن یک مقاله 3000 کلمه‌ای بتواند برای جلب رضایت این کسان کارساز باشد

6) تعیین حوزه اصلی سایت

این مورد ساده و آسانی است که می‌تواند تأثیر زیادی بر سئو سایت شما داشته باشد.

گوگل از تمام صاحبان سایت‌ها خواسته است که گستره اصلی گزینش کنند و بر پای بست، آن راهبرد سئو وردپرس میموس خویش را پیاده کنند.صادقانه بگویم تفاوت چندانی ندارد که پهنه اصلی سایت شما به شکل http://example.com یا http://www.example.com باشد درهرصورت برای گوگل فرقی ندارد که از کدام مورداستفاده می‌کنید.

کافی است یک پهنه اصلی داشته باشید و آن را به سرچ کنسول گوگل و تنظیمات وردپرس شناسایی کنید.

در داشبورد وردپرس راه تنظیمات > عمومی را تعقیب کرده مراجعه کرده و مطابق تصویر زیر در دو فیلد آیت وردپرس (URL) و نشان سایت (URL) بهره‌گیری یا عدم به کارگیری www را تعیین کنید.

همه چیز در مورد هوش مصنوعی؛ تاریخچه، تعاریف و کاربردها

این روزها همه جا صحبت از «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) است که به طور مخفف با عنوان AI از آن یاد می‌شود. اما هوش مصنوعی واقعا چیست و چه کار می‌کند؟ این دقیقا همان سوالی است که قصد داریم در این مطلب به آن پاسخ دهیم.

تاریخچه

نقش هوش مصنوعی هر روز در زندگی ما بیشتر می‌شود. آخرین ترند در این زمینه تراشه‌های هوش مصنوعی و کاربردهای مختلف آن‌ها در گوشی‌های هوشمند است. اما شروع توسعه‌ی این تکنولوژی در واقع به خیلی قبل‌تر برمی‌گردد؛ یعنی زمانی در دهه‌ی ۵۰ میلادی که «دانشگاه دارتموث» (Dartmouth College) در ایالات متحده یک پروژه‌ی تحقیقات تابستانی را به هوش مصنوعی اختصاص داد. ریشه‌های هوش مصنوعی را حتی می‌توان در عمق بیشتری از تاریخ و در فعالیت‌های «آلن نیوئل» (Allen Newell)، «هربرت ای. سیمون» (Herbert A. Simon) و «آلن تورینگ» (Alan Turing) جست‌وجو کرد. آزمون مشهور تورینگ در سال ۱۹۵۰ توسط او در مقاله‌ای مطرح شد. این مقاله یکی از اولین اسنادی است که در آن به وجود آمدن ماشین‌های هوشمند پیش‌بینی شده است. با این حال مقوله‌ی هوش مصنوعی تا پیش از معرفی شدن سوپرکامپیوتر «دیپ بلو» (Deep Blue) توسط کمپانی IBM هنوز توجه جهانیان را به خود جلب نکرده بود. این سوپرکامپیوتر اولین ماشینی بود که توانست قهرمان شطرنج جهان «گری کاسپارف» (Garry Kasparov) را در مسابقه‌ای که در سال ۱۹۹۶ میلادی برگزار شد شکست دهد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای سال‌های متمادی است که در دیتاسنترها و کامپیوترهای بزرگ استفاده می‌شوند، ولی حضور آن‌ها در حوزه‌ی لوازم الکترونیک مصرفی به سال‌های اخیر برمی‌گردد.

تعریف هوش مصنوعی

تعریف هوش مصنوعی آن را به عنوان شاخه‌ای از علوم کامپیوتر مشخص می‌کند که با خودکارسازی رفتارهای هوشمندانه سروکار دارد. بخش سخت ماجرا این است: از آنجا که خود هوش را نمی‌توانیم به درستی تعریف کنیم، امکان تعریف دقیق هوش مصنوعی هم وجود ندارد. به طور کلی اصطلاح هوش مصنوعی برای تشریح کردن سیستم‌هایی به کار می‌رود که هدف آن‌ها استفاده از ماشین‌ها برای تقلید و شبیه‌سازی هوش انسانی و رفتارهای مرتبط با آن است. این هدف گاه ممکن است با استفاده از الگوریتم‌های ساده و الگوهای از پیش تعیین شده محقق شود، ولی گاهی هم نیاز به الگوریتم‌ها فوق‌العاده پیچیده دارد.

انواع مختلف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی نمادین

هوش مصنوعی نمادین (Symbolic) با نمادهایی انتزاعی کار می‌کند که برای نشان دادن دانش استفاده می‌شوند. هوش مصنوعی نمادین، هوش مصنوعی کلاسیکی است که بر اساس این ایده کار می‌کند که تفکر انسان را می‌توان در سطحی سلسله مراتبی و منطقی بازسازی کرد. در این روش اطلاعات از بالا با کار کردن روی نمادهای معنی‌دار برای انسان، ارتباطات انتزاعی و نتیجه‌گیری‌های منطقی پردازش می‌شوند.

هوش مصنوعی عصبی

هوش مصنوعی عصبی (Neural AI) در اواخر دهه‌ی ۸۰ میلادی در علوم کامپیوتر محبوبیت پیدا کرد. در این گونه، دانش با استفاده از نمادها نمایش داده نمی‌شود، بلکه به جای آن، نورون‌های مصنوعی و ارتباط میان آن‌ها نماینده‌ی دانش هستند. این هوش مصنوعی چیزی شبیه به یک مغز بازسازی شده است. در این روش دانش کسب شده به قطعاتی کوچک‌تر (نورون‌ها) خرد و سپس از آن گروه‌هایی متصل به هم تشکیل می‌شود. این نوع هوش مصنوعی رویکردی پایین به بالا دارد. بر خلاف هوش مصنوعی نمادین، یک سیستم هوش مصنوعی عصبی باید ابتدا آموزش داده شود و در معرض محرک‌هایی قرار بگیرد تا شبکه‌های عصبی در آن تجربه کسب کنند، بزرگ شوند و اندوخته‌ی دانش بیشتری داشته باشند.

شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی (Neural Networks) در لایه‌هایی سازماندهی می‌شوند که با خطوطی شبیه‌سازی شده به یکدیگر متصل هستند. بالاترین لایه، لایه‌ی دریافت است. این لایه مانند حسگری عمل می‌کند که اطلاعات را برای پردازش دریافت می‌کند و آن‌ها را به لایه‌های پایین‌تر می‌فرستد. این فرآیند پس از دریافت اطلاعات با حداقل دو لایه‌ی دیگر (در سیستم‌های بزرگ تا بیش از بیست لایه)  ادامه پیدا می‌کند که به صورت سلسه مراتبی روی هم قرار دارند و اطلاعات را با استفاده از پیوندها دسته‌بندی و ارسال می‌کنند. در پایین‌ترین بخش سلسله مراتب لایه‌ی خروجی قرار دارد که به طور معمول تعداد نورون‌های مصنوعی آن از تمام لایه‌های دیگر کمتر است. این لایه داده‌های محاسبه شده را به فرمتی تبدیل می‌کند که برای ماشین قابل خواندن باشد.

جنایتکار یا عضو کنگره؟ سیستم تشخیص چهره آمازون اشتباه کرد!

اتحادیه آزادی‌های مدنی آمریکا (ACLU) سیستم تشخیص چهره آمازون را آزمایش کرد و به نتایج خوبی دست نیافت. ACLU برای آزمون خود چهره ۵۳۵ عضو کنگره آمریکا را در برابر ۲۵۰۰۰ عکس بازداشت (عکسی که از جنایتکاران هنگام بازداشت کردن آن‌ها گرفته می‌شود) قرار داد و از سیستم تشخیص چهره آمازون خواست تا این عکس‌ها را اسکن کند و بگوید آیا هر یک از اعضای کنگره جزو لیست بازداشت شدگان بوده‌اند یا خیر؟ با وجود این که هیچ یک از اعضای کنگره هیچ سابقه بازداشتی نداشتند، اما سیستم تشخیص چهره آمازون ۲۸ نفر از این افراد را به اشتباه به عنوان جنایتکاران تشخیص داد.

نتایج این آزمون نگرانی‌هایی در خصوص استفاده پلیس از این سیستم ایجاد کرد. چندی پیش سیستم تشخیص چهره به عنوان بخشی از خدمات ابری شرکت آمازون در اختیار پلیس اورلاندو قرار گرفت و گروهی از سازمان‌های اجرای قانون از این سیستم برای تشخیص چهره فوری افراد استفاده کردند. نتایج آزمون ACLU نشان داد که این سیستم هنوز چندان دقیق نیست و اگر ارگان‌های قضایی از این سیستم استفاده کنند ممکن است شهروندان بی‌گناه را دچار دردسر کند.

هرچند تشخیص با اطمینان ۸۰٪ برای عکس‌هایی مانند غذا، ابزار، حیوانات، خودروها و غیره می‌تواند قابل قبول باشد اما تشخیص چهره انسان با این ضریب اطمینان اصلا منطقی نیست. هنگامی که احراز هویت توسط انسان صورت می‌گیرد، پیش از دستگیری مدارک شناسایی بررسی می‌شود؛ اما اگر این تشخیص هویت توسط هوش مصنوعی انجام شود می‌تواند عواقب جبران ناپذیری داشته باشد. تصور کنید یک افسر پلیس به دنبال فردی مجهز به اسلحه باشد. اگر این سیستم، اطلاعات نادرستی به افسر پلیس بدهد ممکن است این افسر برای پیشگیری از اقدام مجرم فرضی به او شلیک کند و در این صورت تصور عواقب این اقدام چندان دشوار نیست.

از ۲۸ تشخیص نادرستی که این سیستم داشت ۱۱ نفر (تقریبا ۳۹ درصد) رنگین پوست بودند.

در این آزمون مشخص شد که این سیستم در تشخیص زنان و رنگین پوستان خطای بیشتری دارد. از ۲۸ تشخیص نادرستی که این سیستم داشت ۱۱ نفر (تقریبا ۳۹ درصد) رنگین پوست بودند و از این تعداد ۵ نفر عضو کانون سیاه پوستان بودند. در حال حاضر تنها ۲۰ درصد از اعضای کنگره سیاه پوست هستند و این نتیجه نشان می‌دهد که میزان اشتباهات در مورد سیاه پوستان به شکل قابل توجهی بیشتر است. این موضوع نگرانی‌هایی در مورد عواقب نژادپرستانه می‌تواند به دنبال داشته باشد. به همین دلیل ۵ نماینده سیاه پوست که چهره آن‌ها به صورت نادرست شناسایی شده بود، نامه سرگشاده‌ای خطاب به «جف بزوس» مالک آمازون نوشتند و از این بابت ابراز نگرانی کردند و از او خواستند تا این مورد را اصلاح کند.

این آزمایش همچنین باعث نگرانی در مورد حریم خصوصی شده است. تمام داده‌های ACLU از منابع عمومی به دست آمده بود. دسترسی به مشخصات افراد سابقه‌دار با استفاده از سرویسی که تنها ۱۲ دلار هزینه دارد، نگران کننده است. همچنین اگر دولت‌ها از این سیستم به عنوان ابزار نظارت استفاده کنند، حریم خصوصی و حقوق مدنی افراد تحت تاثیر قرار می‌گیرد.

پهپادهای چینی مردم را زیر نظر دارند

طبق گزارش روزنامه South China Morning Post در سال‌های اخیر بیش از ۳۰ آژانس دولتی و نظامی در چین از پهپادهایی استفاده کرده‌اند که ظاهری شبیه به پرنده دارد اما در واقع برای تحت نظر داشتن شهروندان در ۵ استان کشور چین استفاده شده است.

ظاهرا اسم رمز این پروژه ویژه Dove‌ است و توسط یکی از اساتید دانشگاه شهر شی‌آن به نام سانگ بی‌فنگ هدایت می‌شود. سانگ پیش از این یکی از دانشمندانی بود که در پروژه‌های مربوط به جت‌های جنگنده پنهان‌کار فعالیت می‌کرد.

این پهپاد پرنده‌مانند سعی می‌کند حالت پرزدن یک پرنده واقعی را از طریق موتور الکترونیکی که درونش کار گذاشته‌اند، تقلید کند. در تک تک این پهپادها از دوربین‌های بسیار باکیفیت و قدرتمند استفاده شده، در آن‌ها GPS به کار رفته و سیستم کنترل پرواز دارند.

در حال حاضر تعداد این پرنده‌ها آنقدرها هم نیست و در مقیاس پایینی تولید شده‌اند اما محققان باور دارند که این تکنولوژی پتانسیل‌های قابل توجهی دارد تا در آینده در مقیاس بزرگتر مورد استفاده قرار گیرد. این محققان ادعا می‌کنند محصولات پروژه Dove مزایای خاص و بی‌همتایی دارند که باعث می‌شود بتوانند همه تقاضای پهپادها در صنایع نظامی و در حوزه شهروندی را برطرف کنند.

با این وجود بعضی از تحلیل‌گران نسبت به این پهپادها و نقشی که ایفا می‌کنند چندان خوش‌بین نیستند. برای مثال تیموتی هیث تحلیلگر ارشد تحقیقات دفاع بین المللی در موسسه RAND Corporation معتقد است استفاده از این تکنولوژی یعنی ایجاد سطح جدیدی از تجسس و نفوذ در زندگی شهروندان. این تحلیلگر می‌گوید گرچه قرار است از پهپادها در شهرستان‌هایی استفاده شود که در آن‌ها احتمال شورش و ناآرامی وجود دارد اما به هر حال با وجود این پهپادها هر شهروند، هر لحظه باید تصور کند که اجسامی در هوا ناظر همه رفتارها و کارهای او هستند. درحقیقت استفاده از این تکنولوژی دولت را به مراحل ترسناکی از نظارت به شهروندان نزدیک می‌کند.

بد نیست به این نکته هم اشاره کنیم که کشور چین سوای استفاده از تکنولوژی پهپادها،‌ از تکنولوژی‌های دیگری همچون تشخیص چهره، هوش مصنوعی، عینک هوشمند و موارد مشابه استفاده می‌کند تا از طریق این تکنولوژی‌ها بتواند جمعیت عظیم ۱.۴ میلیاردی خود را تحت نظر و کنترل داشته باشد.

مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق به زبان ساده

اگر کمی اهل خواندن و پیگیری اخبار تکنولوژی باشید، احتمالا بارها عباراتی مانند یادگیری عمیق به گوشتان خورده است. این روزها تقریبا در تمام بخش‌های تکنولوژی، می‌توانیم حضور همه‌جانبه هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق را مشاهده کنیم. روزبه‌روز حضور این فناوری‌ها بیشتر از گذشته می‌شود و تأثیر آن‌ها فقط محدود به دنیای تکنولوژی نیست، بلکه این فناوری‌ها مواردی مانند اقتصاد جهانی و حتی کلیت جوامع را تحت تأثیر قرار می‌دهند. به همین خاطر سوالی که در اینجا مطرح می‌شود این است که ماهیت این فناوری‌های دقیقا چیست و عملکرد آن‌ها چگونه است؟

در ادامه به‌صورت مختصر و مفید و به زبانی ساده، به مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق می‌پردازیم. با ما همراه باشید.

چرا حالا؟

هوش مصنوعی فناوری جدیدی نیست و سابقه آن به دهه ۵۰ میلادی برمی‌گردد. اما حالا قدرت پردازشی بیشتری در دسترس افراد قرار دارد و این قدرت فزاینده قابلیت‌هایی از هوش مصنوعی را عملی کرده که تا همین چند سال پیش امکان‌پذیر نبوده است. بخش زیادی از این موضوع، به بهبود قدرت پردازشی سرویس‌های ابری برمی‌گردد و بخشی از آن هم مربوط به پیشرفت‌های حاصل شده در زمینه‌ی تراشه‌ها است. به همین خاطر روزبه‌روز به تعداد شرکت‌هایی که به ساخت و بهره‌گیری از قطعات اختصاصی مربوط به هوش مصنوعی روی می‌آورند، افزوده می‌شود.

هوش مصنوعی برای اینکه بتواند عملکرد قابل توجهی داشته باشد، به قدرت پردازشی بسیار زیادی نیاز دارد که حالا این امر امکان‌پذیر شده است. در درجه‌ی اول، هوش مصنوعی یعنی داده و در دو سال اخیر این فناوری حجم انبوهی از داده‌های جدید را تولید کرده است. در دنیای هوش مصنوعی، داده طلا است، نفت است، جنس با ارزشی است که جایگزین ندارد.

در این بین، چیزی که باعث شده هوش مصنوعی به یک پدیده فراگیر بدل شود، ارائه الگوریتم‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس است. بسیاری از غول‌های تکنولوژی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی را از طریق API ها ارائه می‌دهند که رابط بین کاربر و پلتفرم‌های ابری محسوب می‌شوند. با وجود این پیشرفت‌های به دست آمده، هنوز هم بخش زیادی از کارهای مربوط به فناوری باید توسط انسان‌ها انجام شود.

دلیل این موضوع به عملکرد کلی یادگیری ماشینی برمی‌گردد؛ برای اینکه هوش مصنوعی بتواند کار خود را به‌درستی انجام دهد، باید داده‌های صحیح و مشخصی به آن داده شود که بخش اعظم این کار نیازمند حضور متخصصین است. این فرایند همچنان به‌شدت وقت‌گیر و پر هزینه است و همین موضوع یکی از دلایل ارزشمند بودن داده محسوب می‌شود.

مهم‌ترین بخش یادگیری عمیق همین داده است. این روزها دسترسی به سرویس‌های هوش مصنوعی دیگر کار سختی نیست، همه هم می‌توانند با صرف هزینه از قدرت پردازشی بسیار بالایی بهره ببرند، اما این داده است که عمدتا از جانب پلتفرم‌های مختلف به دست می‌آید و ارزش بسیار زیادی دارد.

مانند کشورهایی که از منابع طبیعی زیادی بهره می‌برند، برخی از پلتفرم‌ها هم سرشار از داده‌های ارزشمند هستند. این کمپانی‌ها با بهره‌گیری از این داده‌های به‌دست آمده، در انقلاب هوش مصنوعی می‌توانند بیشترین سود را کسب می‌کنند.

بیشتر بخوانید: یادگیری ماشینی از آنچه فکر می‌کنید به شما نزدیک‌تر است

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

با وجود ارائه این توضیحات، هنوز تعریف واضحی را از این موضوع ارائه نداده‌ایم. یادگیری ماشینی، که یادگیری عمیق زیرشاخه‌ی آن محسوب می‌شود، فرایندی است که ماشین‌ها را به ابزارهای هوشمندتری بدل می‌کند. مشخصا، این روشی است که ماشین‌ها بدون دخالت یا هدایت انسان می‌توانند کارهای مختلفی را «یاد» بگیرند. با بهره‌گیری از این فناوری، ماشین‌ها می‌توانند موارد مختلفی را بشناسند، کارهای متنوعی را انجام دهند، پیش‌بینی کنند و انجام دیگر کارهای از این قبیل.

یادگیری عمیق مهم‌ترین زیرشاخه‌ی یادگیری ماشینی محسوب می‌شود که همانند مغز انسان، مبتنی بر شبکه‌های عصبی است. شبکه‌های عصبی را به‌عنوان لایه‌های نرم‌افزاری در نظر بگیرید که روی یکدیگر گرفته‌اند. به‌عنوان مثال، فرض کنید که یک شیء روبروی شما قرار دارد، این شیء گرد است، نارنجی است و متوجه می‌شوید که یک نوع میوه محسوب می‌شود؛ بنابراین با توجه به این موارد نتیجه می‌گیرید که شیء مذکور یک پرتغال است. برای رسیدن به تک‌تک این نتیجه‌گیری‌ها باید توابع نرم‌افزاری خاصی مورد استفاده قرار بگیرد که با همکاری با یکدیگر به نتیجه نهایی دست پیدا کنند.

چرا اهمیت یادگیری عمیق رو به افزایش است؟

یادگیری عمیق بهترین راه برای پردازش حجم انبوهی از داده‌ها است. این فناوری، راه‌های مختلفی را برای یادگیری ماشین‌ها امکان‌پذیر می‌کند و به همین خاطر این فناوری اهمیت بسیار زیادی دارد.

بیشتر اوقات، این فرایند از طریق «یادگیری تحت نظارت» انجام می‌شود که در این روش، تنها داده‌های از پیش مشخص شده مورد پردازش قرار می‌گیرند. با این حال، روش‌های دیگری هم وجود دارد که قابلیت‌های زیادی را به ارمغان می‌آورند.