Google a mis à jour son cours intensif d'apprentissage automatique avec de nouvelles vidéos et modules sur les grands modèles de langage et l'apprentissage automatique automatisé. Ces cours sont des introductions utiles aux technologies derrière les moteurs de recherche modernes et l’IA générative, des informations qui feront de vous un meilleur référencement.
Qu'est-ce que le cours intensif d'apprentissage automatique de Google ?
Le cours d'apprentissage automatique de Google est une introduction facile à comprendre à l'apprentissage automatique. Il montre ce qu'est l'apprentissage automatique et comment il peut être utile pour vous et votre entreprise.
Les différents cours sont autonomes en modules, commençant par des introductions aux principes fondamentaux de la régression linéaire, de la régression logistique et des modèles de classification binaire.
Les autres modules couvrent :
- Données
Comment travailler avec des données d'apprentissage automatique - Modèles avancés d'apprentissage automatique
Introductions aux réseaux de neurones, aux intégrations et aux grands modèles de langage - ML du monde réel
Ces modules couvrent les meilleures pratiques pour déployer des modèles d'apprentissage automatique dans le monde réel.
Le nouveau cours ajoute des sujets qui incluent :
Grands modèles de langage
Nouveau module de modèle grand langage (LLM)
Le module Large Language Models est un nouvel ajout aux cours et constitue un bon moyen de se familiariser rapidement avec la technologie et de s'en familiariser.
La documentation de Google montre ce que les étudiants apprennent avec le module :
« Définissez quelques types différents de modèles de langage et leurs composants.
Décrivez comment les grands modèles de langage sont créés et l'importance du contexte et des paramètres.
Identifiez comment les grands modèles de langage tirent parti de l’auto-attention.
Révélez trois problèmes clés liés aux grands modèles de langage.
Expliquez comment le réglage fin et la distillation peuvent améliorer les prévisions et l'efficacité d'un modèle.
Google recommande de suivre d'abord six autres cours avant de commencer le module LLM, afin d'acquérir une compréhension des fondamentaux. Les six cours recommandés semblent très intéressants :
- Introduction à l'apprentissage automatique
- Régression linéaire
- Travailler avec des données catégorielles
- Ensembles de données, généralisation et surapprentissage
- Réseaux de neurones
- Intégrations
Les cours sur la régression linéaire, les réseaux de neurones et les intégrations peuvent sans doute être qualifiés d'essentiels pour les référenceurs, car ces technologies jouent un rôle majeur dans le fonctionnement des algorithmes de classement de recherche. Obtenir une compréhension de base de ces technologies améliorera votre capacité à comprendre le fonctionnement du backend des moteurs de recherche.
De nombreuses idées trompeuses sont populaires dans la communauté SEO car elles semblent relever du bon sens, tout comme certaines réponses que vous avez pu expérimenter grâce à l'IA générative ont du sens mais sont des hallucinations. Apprendre ce que sont ces technologies et comment elles fonctionnent vous aidera à devenir un meilleur spécialiste du marketing de recherche.
Lisez l'annonce de Google :
Notre cours intensif d'apprentissage automatique approfondit l'IA générative
