По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Эволюция машинного обучения Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов. Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы: Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения. Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни. Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил. Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире. Почему машинное обучение важно? Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков. Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения? Возможности подготовки данных. Алгоритмы - базовый и продвинутый. Автоматизация и итерационные процессы. Масштабируемость. Ансамблевое моделирование. Интересные факты В машинном обучении, цель называется - «ярлык». В статистике, цель называется «зависимой переменной». Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении». Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении». Кто использует машинное обучение? Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами. Финансовые услуги Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества. Правительство Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных. Здравоохранение Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения. Розничная торговля Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов. Нефть и газ Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти. Транспорт Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций. Каковы популярные методы машинного обучения? Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов. Контролируемое обучение Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск. Полуконтролируемое обучение Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере. Неконтролируемое обучение Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных. Усиленное обучение Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику. Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением? Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности. Сбор данных (Data Mining) Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных. Машинное обучение Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон. Глубокое изучение (Deep learning) Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем. Как это работает? Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами. Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя: Нейронные сети Деревья решений Случайные леса Ассоциации и обнаружение последовательности Градиент повышения и расфасовки Опорные векторные машины Отображение ближайшего соседа K-средства кластеризации Самоорганизующиеся карты Методы локальной оптимизации поиска Максимальное ожидание Многомерные адаптивные регрессионные сплайны Байесовские сети Оценка плотности ядра Анализ главных компонентов Сингулярное разложение Смешанные Гауссовские модели Последовательное сопроводительное построение правил Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с: Комплексным качеством данных и их управлением GUI для построения моделей и процессов Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений
img
В данной статье рассмотрим ещё один полезный модуль из базового функционала FreePBX 13 - Set CallerID. Данный модуль позволяет влиять на идентификатор вызывающего абонента (CID- СallerID) в рамках процесса установления вызова. Например, если у вас несколько провайдеров по-разному отдают CallerID, в данном модуле можно привести их к общему виду для корректного отображения в CDR или добавить к определенным входящим звонкам уникальный префикс. Пошаговое видео Настройка модуля Set CID Перейдём к настройке. Традиционно, для всех примеров, будем использовать FreePBX версии 13. Для того, чтобы попасть в модуль Set CallerID, с главной страницы, переходим по следующему пути: Applications -> Set CallerID. По умолчанию, данная вкладка пустая, нажимаем на кнопку Add Откроется следующее окно добавления нового CID, в котором необходимо заполнить следующие пункты. Рассмотрим подробнее каждый из пунктов: Description - Предлагается ввести описательное название нового CID, которое поможет определить его назначение. Например: “Sales CID” CallerID Name - Здесь настраивается на что будет заменено имя звонящего (caller ID name). Если предполагается изменение текущего имени, то необходимо включить соответствующие переменные. Если же оставить данное поле пустым, то имя звонящего останется пустым. CallerID Number - Здесь настраивается на что будет заменён номер звонящего (caller ID number). Если предполагается изменение текущего номера, то необходимо включить соответствующие переменные. Если же оставить данное поле пустым, то номер звонящего останется пустым. Destination - Здесь выбирается назначение для продолжения звонка. Звонок будет перенаправлен по данному назначению с новыми именем и номером (CallerID Name/ Number) Пример модификации Caller ID Name Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы понять, как работает данный модуль, а заодно и принципы работы с переменными. Допустим, мы хотим добавить некий префикс к номерам, которые маршрутизируются с нашего IVR. Мы знаем, что на нашем IVR настроен маршрут для соединения с отделом продаж по клавише “3” и хотим, чтобы у всех звонков, отправленных по данному маршруту был префикс “Sales” перед номером. Для этого, сначала создаём новый шаблон в модуле. В поле Description пишем “Sales CID” В поле CallerID Name пишем “Sales:” перед ${CALLERID(name)}, это действие и добавляет необходимый префикс. Поле CallerID Number оставляем без изменений Наконец, в поле Destination, выбираем назначение для данного шаблона – внутренний номер менеджера по продажам (7771 Sales Manager) Не забываем нажимать Submit и Apply Config Далее, отправляемся в модуль IVR и настраиваем соответствующее правило. Готово, теперь все абоненты, попавшие на IVR и нажавшие клавишу “3” на телефоне, попадут на менеджера по продажам, но их номера на дисплее телефона менеджера, будут иметь префикс “Sales”, так менеджер поймёт, что звонок поступил с IVR. Если Вы хотите подробнее ознакомиться с возможностями модуля IVR, прочитайте нашу соответствующую статью о настройке модуля IVR во FreePBX 13. Пример модификации Caller ID Number Рассмотрим другой пример. Допустим, наш провайдер отдаёт нам callerID в формате 8ХХХХХХХХХХ. Но звонить в город мы должны через префикс “9”. Если нам придёт звонок с номера 8ХХХХХХХХХХ, мы должны будем сначала набрать “9”, чтобы дозвониться. Данную задачу можно решить с помощью модуля Set CallerID. Создадим новый шаблон. В поле Description пишем “Outbound Prefix 9” Поле CallerID Name оставляем без изменений В CallerID Number Наконец, в поле Destination, выбираем назначение для данного шаблона, например ринг-группа - (4543 Managers) Готово, теперь, при поступлении внешнего звонка на ринг-группу Managers, к номеру звонящего автоматически будет добавлен необходимый префикс “9”, таким образом, все участники из ринг-группы, смогут очень просто сразу вызвать абонента заново. Если Вы хотите побольше узнать о группах вызова, прочитайте нашу соответствующую статью о настройке модуля Ring Groups во FreePBX 13. Синтаксис Обобщим все вышесказанное и сведем в таблицу принципы формирования переменных: Пример Описание ${переменная:n} убирает одну цифру спереди. Например, если звонок приходит вам с Caller ID Number +74951234567, то запись вида ${CALLERID(num):1} преобразует его в 74951234567 ${переменная:-n} тоже самое, только цифры буду удаляться с конца. Например, при записи ${CALLERID(num):-2} номер +74951234567 будет преобразован в +749512345 ${переменная:s:n} Данную запись следуют интерпретировать так: начиная с символа s удалить n символов. Например, запись вида ${CALLERID(num):3:2} преобразует номер +74951234567 в +741234567
img
Что такое SEO? SEO (Search Engine Optimization – поисковая оптимизация) – это методика увеличения количества и качества трафика на веб-страницу путем использования результатов органической поисковой системы. Результаты органического поиска извлекаются из внутреннего алгоритма поисковой системы, а не в результате платной рекламы. Ниже приведен список соответствующей терминологии. SERP (Search Engine Results Page) или страница результатов поисковой системы – это просто страница результатов, которая собирает клики. Такие страницы собирают клики как платных, так и органических результатов поиска. SEM (Search Engine Marketing) или поисковый маркетинг – это методика маркетинга с использованием платной рекламы, которая появляется на SERP. PPC (pay-per-click) означает оплату за клик, модель интернет-маркетинга, в которой рекламодатели платят какую-то таксу каждый раз, когда кто-нибудь нажимает на одно из их объявлений. Изучение основ SEO, а также более сложных тем, может оказаться не самым простым процессом. В данной статье мы рассмотрим простые шаги, которые помогут создать SEO-дружественные веб-страницы, а также инструменты для их поддержки. Актуальный и значимый контент Уникальный, актуальный и содержательный контент является наиболее важным условием SEO-дружественного веб-сайта. Хоть это и кажется очевидным, но здесь очень легко ошибиться. Глубокое понимание пользователей веб-сайта очень важно для создания правильного контента. Контент, который «цепляет» пользователя, может повысить взаимодействие и снизить показатель «ненужных просмотров». Поисковые системы распознают время, проведенное пользователями на веб-сайте, а также уровни взаимодействия. Не хитри. SEO – это не карточная игра, в которой нужно умудриться перехитрить противника. «Сверхоптимизация» - это понятие, описывающее устаревшие методы, которые пытаются как-то обмануть поисковые системы. Например, метод «наполнения ссылками» или «наполнение контентом». Раньше подобные приемы могли оказаться эффективными, но в конечном итоге они были не долговечными. Стратегия ключевых слов может хорошо сработать, но только если все сделано правильно. Решающее значение для достижения успеха имеет правильно найденный баланс между использованием ключевых слов и релевантностью темы. Разнообразие содержания и формата – эффективный способ удерживать внимание. Богатый набор контента, включающий изображения, видео, таблицы и списки, может привлечь внимание пользователей. Организация контента в логическую иерархию веб-сайта – еще один фундаментальный аспект создания SEO-дружественного веб-сайта. Страница сервиса Google Search Console «Руководство по оптимизации поисковой системы (SEO) для начинающих» содержит подробное руководство по организации контента. Семантическая разметка и структурированные данные Хорошо структурированный контент является ключевым фактором для SEO наряду с хорошо сконструированным кодом, который наши браузеры и поисковые системы используют для интерпретации контента. Многие HTML-теги имеют семантическое значение, которое помогает интерпретаторам понимать и классифицировать контент. Как обычные веб-разработчики мы иногда чувствуем себя беспомощными в маркетинговом мире SEO, однако написание семантической разметки – один из самых эффективных инструментов. Незачем писать каждый HTML-элемент через div, когда у нас есть множество тегов для идентификации различного контента. Ниже приведены некоторые из наиболее полезных семантических тегов. Заголовки страниц Описание страницы Абзацы Списки Статьи Разделы Заголовки Нижние колонтитулы И т.д. Опять же, важно уметь создавать HTML-страницы, но не сильно мудрить с ними. Хорошо сбалансированное размещение ключевых слов в заголовках, описаниях, h1 и h2, может иметь большое значение. Заголовки и описания должны быть уникальными для разных страниц и релевантными по содержанию. Структурированные данные – это новый формат данных, соответствующий спецификации JSON-LD, который можно встраивать в HTML-страницы. Поисковые системы, такие как Google, интерпретируют структурированные данные для того, чтобы понять содержание страницы, а также собрать информацию об Интернете и мире в целом. Ниже приведен простой пример. <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "Organization", "name": "Foo Software | Website Quality Monitoring", "url": "https://www.foo.software", "sameAs": [ "https://www.facebook.com/www.foo.software", "https://www.instagram.com/foosoftware/", "https://github.com/foo-software", "https://www.linkedin.com/company/foo-software" ] } Доступность и оценка работы веб-сайта Поисковые системы, определенно, поднимают планку допустимых веб-стандартов. Эффективность и доступность веб-страницы охватывают ориентированные на пользователя показатели, которые в конечном итоге могут повлиять на SEO. В процессе оценки работы веб-сайта запоминается путь пользователя, а также отмечаются действия пользователя. Ниже приведены самые важные показатели оценки работы. Первая отрисовка контента (FCP – First Contentful Paint): измеряет время от начала загрузки страницы до момента отображения любой части содержимого страницы на экране. Скорость загрузки основного контента (LCP – Largest Contentful Paint): измеряет время от начала загрузки страницы до момента отображения на экране самого большого изображения или текстового блока. Время ожидания до первого взаимодействия с контентом (FID –First InputDelay): измеряет время от момента, когда пользователь впервые начал взаимодействовать с вашим сайтом (т.е. когда он нажимает на ссылку, нажимает на кнопку или использует настраиваемый элемент управления на базе JavaScript), до момента, когда браузер фактически способен реагировать на это взаимодействие. Время до интерактивности (TTI – Time to Interactive): измеряет время с момента начала загрузки страницы до ее визуального отображения, загрузки ее исходных сценариев (если такие есть) и способности эффективно и быстро реагировать на вводимые пользователем данные. Общее время блокировки (TBT – Total Blocking Time): измеряет общее время между FCP и TTI, если основной поток был заблокирован на достаточно долгое время, чтобы он не реагировал на действия пользователей. Совокупное смещение макета (CLS – Cumulative Layout Shift): измеряет совокупный показатель всех неожиданных смещений макета, которые происходят в течение всего времени жизни страницы, начиная с загрузки страницы. Доступность веб-сайта – еще одна не менее важная концепция, которую следует учитывать при разработке веб-сайта, оптимизированного для поисковых систем. Наши веб-сайты просматривают не только люди, но и другие платформы, такие как программы для чтения с экрана, которые по факту делают тоже самое, что и люди. Улучшение доступности сделает ваш сайт более удобным для всех. Инструменты SEO В данной статье мы рассмотрели способы улучшения SEO. Но возникает вопрос: как поддерживать эти стандарты с течением времени? Существует множество инструментов, которые могут помогать нам анализировать и отслеживать SEO. Automated Lighthouse Check отслеживает качество веб-страниц с помощью Lighthouse. Он предоставляет подробные отчеты о SEO, качестве функционирования и доступности. Доступны бесплатные и премиум версии. Google Search Console обязательная для любого владельца веб-сайта, которому важна SEO. Он предоставляет информацию о том, какие поисковые запросы проходят через органический трафик, и детальный анализ. Заключение SEO – не самая простая методика, но среди трендовых приемов торговли, которые приходят и уходят, наиболее эффективный подход. Значимый и хорошо сформированный контент в сочетании с аналогичным кодом, представленные эффективным и доступным способом, несомненно ублажат богов SEO.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59