https://virgool.ir/feed/@novinict1fa2026-11-11 14:41:02https://files.virgool.ir/upload/users/204380/avatar/avatar.pnghttps://virgool.ir/@novinict1https://virgool.ir/@novinict1/under-fitting-و-over-fitting-در-دنیای-واقعی-giz3ustpsebnاین دو مفهوم از مفاهیمِ اساسی‌ است که در بحثِ طبقه‌بندیِ داده‌ها مورد بحث قرار می‌گیرند. هدف از درسِ جاری این است که با مفهوم Overfitting و Underfitting آشنا شده تا بتوانیم الگوریتم‌هایی ارائه کنیم تا از این دو پدیده در امان باشند.اجازه بدهید با یک مثال شروع کنیم. فرض کنید شما برای یک امتحانِ آخرِ ترم در حال درس خواندن هستید. استاد هم به شما ۱۰۰ عدد نمونه سوال داده است تا با استفاده از آن‌ها بتوانید خود را برای امتحان آماده کنید. اگر شما طوری مطالعه کنید که فقط این ۱۰۰ نمونه سوال را کامل بلد باشید و هر سوالِ دیگری که کمی از این ۱۰۰ سوال فاصله داشته باشد، اشتباه جواب دهید، یعنی ذهنِ شما بر روی سوالاتِ آموزشی که استاد برای یادگیری داده است Overfit یا بیش‌برازش شده است. حال اگر تمامی سوالات را به صورت مفهومی بلد باشید ولی هیچ کدام از سوالات را به صورتِ دقیق بلد نباشید، حتی اگر دقیقاً همان سوال‌ها هم در جلسه امتحان به شما داده شود، باز هم نمی‌توانید به درستی و با دقت پاسخ آن ها را بدهید، البته شاید بتوانید یک پاسخ نصفه و نیمه از سوالات بنویسید. اینجا ذهن شما Underfit شده است. این در حالی است که سوالات دیگری که نزدیک به این سوالات هستند را هم شاید بتوانید نصفه و نیمه پاسخ دهید (ولی دقیق نمی‌توانید).در دنیای الگوریتم‌ها Overfit شدن به معنای این است که الگوریتم فقط داده‌هایی که در مجموعه آموزشی (train set) یاد گرفته است را می‌تواند به درستی پیش‌بینی کند ولی اگر داده‌ای کمی از مجموعه‌ی آموزشی فاصله داشته باشد، الگوریتمی که Overfit شده باشد، نمی‌تواند به درستی پاسخی برای این داده‌های جدید پیدا کند و آن‌ها را با اشتباهِ زیادی طبقه‌بندی می کند.Underfit شدن نیز زمانی رخ می دهد که الگوریتم یک مدلِ خیلی کلی از مجموعه آموزشی به دست می‌آورد. یعنی حتی اگر خودِ داده‌های مجموعه‌ی آموزشی را نیز به این الگوریتم بدهیم، این الگوریتم خطایی قابل توجه خواهد داشت.فرض کنید نقطه‌ها در شکل زیر نمونه سوالاتی هستند که استاد برای آمادگی در امتحان همراه با پاسخِ آن‌ها به ما داده است. سوال در محور افقی داده می‌شود و پاسخ در محور عمودی است. به این معنی که به شما X داده می‌شود و شما باید از روی عددِ این X، عددِ Y (عدد روی محور عمودی) را تشخیص دهید. مثلاً اگر مختصاتِ عدد نخست سمت چپدر تصویر زیر [۶, ۱] باشد، به این معنی است که اگر عدد ۱ را به این الگوریتم بدهیم، الگوریتم عدد ۶ را برگرداند. پس با این حساب اگر به الگوریتم عدد ۱.۱ را دادیم، این الگوریتم (که یادگیری را قبلاً از روی داده‌ها انجام داده است) احتمالاً باید عددی نزدیک به ۶ را برگرداند. این ها در واقع همان مجموعه آموزشی ما هستند:خط آبیِ موجود، در واقع یادگیریِ مدل طبقه‌بندی است (به صورت دقیق‌تر در این‌جا رگرسیون داریم). همان‌طور که می‌بینید در سمت چپ، خطی که الگوریتمِ طبقه‌بندیْ یادگرفته است از تمامی داده‌ها به مقدار قابل توجهی فاصله دارد. یعنی در این شکل (سمت چپ) underfitting رخ داده است. این در حالی است که در شکل سمت راست، overfitting رخ داده. توجه کنید که در شکلِ سمت راست، اگر یک نقطه جدید (مثلا یک سوال جدید در امتحان) داده شود (نقطه سبز رنگ داده شده) الگوریتم خطای بسیار زیادی دارد. یعنی مقدار Yی که برمیگرداند بسیار با مقدار واقعی فاصله دارد – چون الگوریتم خیلی نتوانسته است که یادگیری را عمومی سازی کند و نسبت به مقادیر جدید خطای بالایی نشان می‌دهد. شکل وسط نیز یک خط معقول و درست برای یک طبقه بند را نشان می دهد که overfit یا underfit نشده است.این دو خطای معروف در حوزه طبقه‌بندی هستند که الگوریتم های مختلف طبقه بندی باید از آن ها اجتناب کنند.Alireza MansouriAlireza MansouriWed, 05 Jan 2022 20:15:05 +0330https://virgool.ir/@novinict1/اعتبار-سنجی-در-یادگیری-ماشین-ygqj3knfybmpاعتبار سنجی در یادگیری ماشین :چگونه آن را انجام دهیم ؟در یادگیری ماشینی (ML)، تعمیم معمولاً به توانایی یک الگوریتم برای مؤثر بودن در ورودی های مختلف اشاره دارد. این بدان معناست که مدل MLبا کاهش عملکرد در ورودی های جدید از توزیع یکسان داده های آموزشی مواجه نمی شودبرای انسان تعمیم طبیعی ترین چیز ممکن است. ما می توانیم در پرواز طبقه بندی کنیم. به عنوان مثال، ما قطعاً یک سگ را می شناسیم حتی اگر قبلاً این نژاد را ندیده باشیم. با این وجود، ممکن است برای یک مدل ML کاملاً یک چالش باشد. به همین دلیل است که بررسی توانایی الگوریتم برای تعمیم یک کار مهم است که در ساخت مدل نیاز به توجه زیادی دارد.در این مقاله به موارد زیر خواهیم پرداخت :· اعتبار سنجی چیست : تعریف، هدف استفاده و تکنیک ها· تکنیک‌های مختلف اعتبار سنجی :o hold-outo k-foldso Leave-one-outo Leave-p-outo Stratifiedk-foldso Repeatedo k-foldso Nestedo k-foldso Complete CV· استفاده از تکنیک sklearn· Cross-Validation in Machine Learning: sklearn, CatBoost· Cross-Validation in Deep Learning: Keras, PyTorch, MxNet· بهترین شیوه ها و نکات: سری های زمانی، داده های پزشکی و مالی، تصاویرCross-Validation (اعتبار سنجی ) چیست ؟تکنیکی برای ارزیابی یک مدل یادگیری ماشین و آزمایش عملکرد آن است، معمولا در یادگیری ماشین مورد استفاده قرار میگیرد و به ما کمک میکند که کدام مدل را برای مدل سازی انتخاب نماییم.اعتبار سنجی بسیار ساده است و نسبت به روش های دیگر بهترین روش برای شمارش امتیاز ها و ارزیابی مدل می باشد و برای انتخاب بهترین مدل استفاده می شود.روش های مختلفی دیگری نیز برای اعتبار سنجی وجود دارد و همه آن ها از یک الگوریتم مشابه استفاده می کنند :1. مجموعه داده را به دو بخش تقسیم کنید: یکی برای آموزش، دیگری برای آزمایش2. مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش دهید3. اعتبار مدل را در مجموعه تست بررسی کنید.4. مراحل 1 تا 3 را چندین بار باتوجه به استفاده شما تکرار نمایید.همان طور که میدانید روش های مختلفی برای اعتبار سنجی وجود دارد و برخی از آن ها در تئوری استفاده می شوند، بیایید باهم بررسی کنیم :· Hold-out· K-folds· Leave-one-out· Leave-p-out· Stratified K-folds· Repeated K-folds· Nested K-folds· Completeروش Hold-outرایج ترین روش اعتبار سنجی می باشد و شاید ندانید که این روش نگهدارنده است ولی روزانه مطمئنا از آن استفاده میکنید.الگوریتم روش نگهدارنده یا Hold-out :این نوع اعتبار سنجی متقابل ساده ترین و رایج ترین تکنیک است. این روش یک نگهدارنده است اما مطمئناً هر روز از آن استفاده می کنید.الگوریتم این تکنیک به صورت زیر است: مجموعه داده را به دو بخش تقسیم کنید: مجموعه آموزشی و مجموعه تست. معمولاً 80 درصد مجموعه داده به مجموعه آموزشی و 20 درصد به مجموعه آزمایشی می‌رود، اما می‌توانید هر تقسیم‌بندی را انتخاب کنید که مناسب‌تر باشد. مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش دهید.در مجموعه آزمایشی اعتبار سنجی کنید نتیجه اعتبارسنجی را ذخیره کنید. ما معمولاً از روش نگهدارنده در مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کنیم زیرا فقط یک بار نیاز به آموزش مدل دارد.می‌توانید این کار را با استفاده از کد sklearn.model_selection.train_test_split انجام دهید این کار داده ها را به دوقسمت آموزشی و آزمایشی تقسیم میکند.import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitX, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.2 , random_state=111)با این حال، نگه داشتن یک نقطه ضعف بزرگ دارد.به عنوان مثال، اگر مجموعه داده ای از نظر توزیع کاملاً یکنواخت نیست ممکن است پس از تقسیم در یک نقطه ناهموار قرار بگیریم. به عنوان مثال، مجموعه آموزشی مجموعه تست را نشان نخواهد داد. هر دو مجموعه تمرین و تست ممکن است بسیار متفاوت باشند، یکی از آنها ممکن است آسان تر یا سخت تر باشد.علاوه بر این، این واقعیت که ما مدل خود را فقط یک بار آزمایش می کنیم ممکن است یک گلوگاه برای این روش باشد. با توجه به دلایلی که قبلا ذکر شد، نتیجه به دست آمده با تکنیک نگه داشتن ممکن است نادرست در نظر گرفته شود.اعتبار سنجی kدسته :تعدادی دسته را انتخاب کنید.معمولاً 5 یا 10 دسته ، اما می‌توانید هرعددی را انتخاب کنید که کمتر از طول مجموعه داده باشد. مجموعه داده را به k قسمت مساوی (در صورت امکان) تقسیم کنید (به آنها دسته گفته می شود.k-1دسته را انتخاب کنید که مجموعه آموزشی خواهد بود. تای باقیمانده مجموعه آزمایشی خواهد بود.مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش دهید. در هر تکرار اعتبارسنجی متقاطع، باید یک مدل جدید مستقل از مدل آموزش داده شده در تکرار قبلی آموزش دهید.در مجموعه آزمایشی اعتبار سنجی کنید. نتیجه اعتبارسنجی را ذخیره کنید.این مراحل هزار بار تکرار کنید. هر بار از دسته باقی مانده به عنوان مجموعه تست استفاده کنید. در پایان، شما باید مدل را روی هر دسته که دارید اعتبارسنجی کرده باشید. برای به دست آوردن امتیاز نهایی، میانگین نتایجی که در مرحله اخر به دست آوردید.برای انجام اعتبارسنجی متقاطع k دسته می توانید از دستور sklearn.model_selection.KFold استفاده کنید.import numpy as npfrom sklearn.model_selection import KFoldX = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])y = np.array([1, 2, 3, 4])kf = KFold(n_splits=2)for train_index, test_index in kf.split(X):print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]بهتر است همیشه به جای تکنیک نگه داشتن از تکنیکk دسته استفاده کنید. از آنجایی که آموزش و آزمایش بر روی چندین بخش مختلف مجموعه داده انجام می شود، به صورت مو به مو، مقایسه k دسته نتیجه پایدارتر و قابل اعتمادتری به دست می دهد. اگر تعداد k ها را افزایش دهیم تا مدل را روی بسیاری از زیر مجموعه‌های مختلف آزمایش کنیم، می‌توانیم امتیاز کلی را قوی‌تر کنیم. با این حال، روش k دسته یک نقطه ضعف دارد. افزایش k منجر به آموزش مدل های بیشتر می شود و فرآیند آموزش ممکن است واقعاً گران و زمان بر باشد. تکنیکLeave-one-out : اعتبار سنجی متقابل یک مورد قوی تر از اعتبارسنجی متقاطع است. تصور کنید کهk برابر با n باشد که n تعداد نمونه های مجموعه داده است. چنین موردی معادل تکنیکLeave-one-out است. الگوریتم تکنیک اعتبارسنجی متقابل : یک نمونه از مجموعه داده را انتخاب کنید که مجموعه آزمایشی خواهد بود . n – 1 نمونه باقیمانده مجموعه آموزشی خواهد بود مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش دهید. در هر تکرار، یک مدل جدید باید آموزش داده شود در مجموعه آزمایشی اعتبار سنجی کنید . نتیجه اعتبارسنجی را ذخیره کنید .این مراحل راn بار تکرار کنید، به این ترتیب برای n نمونه، n مجموعه آموزشی و تست متفاوت داریم. برای به دست آوردن امتیاز نهایی، میانگین نتایجی که در مرحله آخر به دست آوردید. اعتبارسنجیsklearn دارای یک روش داخلی است.می توان آن را در کتابخانهmodel_selectionsklearn.model_selection.LeaveOneOutپیدا کرد.import numpy as npfrom sklearn.model_selection import LeaveOneOutX = np.array([[1, 2], [3, 4]])y = np.array([1, 2])loo = LeaveOneOut()for train_index, test_index in loo.split(X):print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]بزرگترین مزیت اعتبارسنجی متقابل این است که داده های زیادی را هدر نمی دهد. ما فقط از یک نمونه از کل مجموعه داده به عنوان یک مجموعه آزمایشی استفاده می کنیم، در حالی که بقیه مجموعه آموزشی است. اما وقتی با اعتبارسنجی k دسته مقایسه می‌شود، اعتبارسنجی متقابل نیاز به ساخت nمدل به جای kمدل دارد، وقتی می‌دانیم که n که مخفف تعداد نمونه‌های مجموعه داده است بسیار بیشتر از kاست. این بدان معناست که اعتبارسنجی متقابل از نظر محاسباتی گرانتر از kدسته است، ممکن است زمان زیادی برای اعتبارسنجی متقابل مدل با استفاده از اعتبارسنجی متقابل نیاز باشد.بنابراین،یک قاعده کلی بر اساس شواهد تجربی و تحقیقات مختلف دارد که نشان می‌دهد اعتبارسنجی متقاطع 5 یا 10 برابر باید بر اعتبارسنجی متقابل ترجیح داده شود.اعتبار سنجی متقاطع ترک p :اعتبار سنجی متقاطع ترک p شبیه به ترک یک خروجی اعتبارسنجی است زیرا تمام مجموعه های آموزشی و آزمایشی ممکن را با استفاده از نمونه های p به عنوان مجموعه آزمایشی ایجاد می کند. تمام موارد ذکر شده در مورد اعتبارسنجی متقابل و برای اعتبارسنجی متقاطع ترک p درست است. با این حال، بر خلاف اعتبارسنجی متقابل و مجموعه‌های تستkدسته برای اعتبار سنجی متقاطع ترک p , اگر p بالاتر از 1 باشد، همپوشانی دارند. الگوریتم این تکنیک به صورت زیر است : نمونه های p را از مجموعه داده انتخاب کنید که مجموعه آزمایشی خواهد بود n-pنمونه باقیمانده مجموعه آموزشی خواهد بود . مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش دهید. در هر تکرار، یک مدل جدید باید آموزش داده شود .در مجموعه آزمایشی اعتبار سنجی کنید نتیجه اعتبارسنجی را ذخیره کنید . این مراحل را n بار را تکرار کنید . برای به دست آوردن امتیاز نهایی، میانگین نتایجی که در مرحله آخر است را به دست آوردید.میتوانید اعتبارسنجی ترک pرا با استفاده از دستور sklearn – sklearn.model_selection.LeavePOut. به دست آورید.import numpy as npfrom sklearn.model_selection import LeavePOutX = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])y = np.array([1, 2, 3, 4])lpo = LeavePOut(2)for train_index, test_index in lpo.split(X):print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]اعتبار سنجی متقاطع ترک pتمام معایب اعتبارسنجی متقابل را دارد اما با این وجود به اندازه اعتبارسنجی متقابل قوی است .طبقه بندی k دسته : گاهی اوقات ممکن است با عدم تعادل زیادی در مقدار هدف در مجموعه داده مواجه شویم. به عنوان مثال، در مجموعه داده‌های مربوط به قیمت ساعت‌های مچی، ممکن است تعداد بیشتری از ساعت‌های مچی قیمت بالایی داشته باشند. در مورد طبقه‌بندی، در مجموعه داده‌های گربه‌ها و سگ‌ها ممکن است تغییر زیادی به سمت طبقه سگ وجود داشته باشد.روش k دسته طبقه بندی شده نوعی از تکنیک استاندارد اعتبارسنجی kدسته است که به گونه ای طراحی شده است که در چنین مواردی از عدم تعادل هدف موثر باشدk دسته طبقه بندی شده مجموعه داده را روی kتقسیم می کند به طوری که هر دسته تقریباً دارای درصد مشابهی از نمونه های هر کلاس هدف به عنوان مجموعه کامل است. در مورد رگرسیون، طبقه بندی k دسته اطمینان حاصل می کند که میانگین مقدار هدف تقریباً در همه دسته ها برابر است. الگوریتم این تکنیک به صورت زیر است :Kدسته را انتخاب کنید . مجموعه داده را به k برابر تقسیم کنید. هر دسته باید تقریباً دارای درصد مشابهی از نمونه‌های هر کلاس هدف در مجموعه کامل باشد .k-1 دسته را انتخاب کنید که مجموعه آموزشی خواهد بود. تای باقیمانده مجموعه آزمایشی خواهد بود. مدل را روی مجموعه آموزشی آموزش دهید. در هر تکرار یک مدل جدید باید آموزش داده شود.در مجموعه آزمایشی اعتبار سنجی کنید .نتیجه اعتبارسنجی را ذخیره کنید این مراحل را هزار بار تکرار کنید. هر بار از دسته باقی مانده به عنوان مجموعه تست استفاده کنید. در پایان، شما باید مدل را روی هر دسته که دارید اعتبارسنجی کرده باشید.برای به دست آوردن امتیاز نهایی، میانگین نتایجی که در مرحلهآخر را به دست آوردید. الگوریتم تکنیک طبقه بندی k دسته مشابه kدسته استاندارد است. شما نیازی به کدنویسی اضافی ندارید زیرا این روش همه کارهای لازم را برای شما انجام می دهد.این تکنیک یک روش داخلی در sklearnدارد.import numpy as npfrom sklearn.model_selection import StratifiedKFoldX = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])y = np.array([0, 0, 1, 1])skf = StratifiedKFold(n_splits=2)for train_index, test_index in skf.split(X, y):print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]تمام موارد ذکر شده در بالا در مورد اعتبارسنجی kدسته برای تکنیک طبقه بندی k دسته نیز صادق است. هنگام انتخاب بین روش های مختلف اعتبارسنجی، مطمئن شوید که از روش مناسب استفاده می کنید. به عنوان مثال، ممکن است فکر کنید که مدل شما عملکرد بدی دارد، صرفاً به این دلیل که از اعتبارسنجی kدسته برای اعتبارسنجی مدلی استفاده می‌کنید که بر روی مجموعه داده با عدم تعادل کلاس آموزش داده شده است. برای جلوگیری از آن، همیشه باید یک تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی مناسب روی داده های خود انجام دهید.اعتبارسنجی متقابل kدسته مکرر :اعتبارسنجی متقابل k دسته مکرر یا اعتبارسنجی نمونه‌برداری تصادفی فرعی مکرر احتمالاً قوی‌ترین تکنیک از تمام تکنیک‌های اعتبارسنجی در این مقاله است. این یک تغییر از k دسته است اما در مورد k دسته های تکراری k تعداد تاها نیست. تعداد دفعاتی است که ما مدل را آموزش خواهیم داد. ایده کلی این است که در هر تکرار، نمونه‌هایی را به‌طور تصادفی از سرتاسر مجموعه داده به عنوان مجموعه آزمایشی انتخاب می‌کنیم. به عنوان مثال، اگر تصمیم بگیریم که 20٪ از مجموعه داده ها مجموعه آزمایشی ما باشد، 20٪ نمونه به طور تصادفی انتخاب می شوند و 80٪ بقیه به مجموعه آموزشی تبدیل می شوند. تکنیک این الگوریتم به صورت زیر است: k را انتخاب کنید - چند بار مدل آموزش داده می شودتعدادی نمونه را انتخاب کنید که مجموعه آزمایشی خواهد بود . مجموعه داده را تقسیم کنیدروی مجموعه آموزشی تمرین کنید. در هر تکرار اعتبارسنجی متقاطع، یک مدل جدید باید آموزش داده شود در مجموعه آزمایشی اعتبار سنجی کنید نتیجه اعتبارسنجی را ذخیره کنید این مراحل را هزار بار تکرار کنید برای به دست آوردن امتیاز نهایی، میانگین نتایجی که در مرحله آخر به دست آوردید است. K دسته مکرر مزایای واضحی نسبت به استاندارد اعتبارسنجی kدسته دارد. اولا، نسبت تقسیم آموزش / آزمایش به تعداد تکرارها بستگی ندارد. ثانیا، ما حتی می توانیم نسبت های منحصر به فردی را برای هر تکرار تنظیم کنیم. ثالثاً، انتخاب تصادفی نمونه‌ها از مجموعه داده‌ها، K دسته مکرر را برای سوگیری انتخاب قوی‌تر می‌کند با این حال، برخی از معایب وجود دارد. اعتبارسنجی k دسته تضمین می‌کند که مدل روی همه نمونه‌ها آزمایش می‌شود، در حالی که K دسته تکراری بر اساس تصادفی‌سازی است به این معنی است که برخی از نمونه‌ها ممکن است هرگز برای قرار گرفتن در مجموعه آزمایش انتخاب نشوند. در همان زمان، برخی از نمونه ها ممکن است چندین بار انتخاب شوند.Sklearn به شما در پیاده سازی اعتبارسنجی K دسته مکرر کمک می کند. فقط از sklearn.model_selection.RepeatedKFoldاستفاده کنید. در اجرای sklearnاین تکنیک باید تعداد دسته هایی که می خواهید داشته باشید و تعداد دفعاتی که تقسیم انجام می شود را تنظیم کنید. این تضمین می کند که در هر تکرار دسته های مختلفی خواهید داشت.import numpy as npfrom sklearn.model_selection import RepeatedKFoldX = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])y = np.array([0, 0, 1, 1])rkf = RepeatedKFold(n_splits=2, n_repeats=2, random_state=42)for train_index, test_index in rkf.split(X):print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]kدسته تو در تو :برخلاف سایر تکنیک‌های اعتبارسنجی، که برای ارزیابی کیفیت یک الگوریتم طراحی شده‌اند،اعتبار سنجی k دسته تو در تو محبوب‌ترین راه برای تنظیم پارامترهای یک الگوریتم است. تصور کنید که ما یک پارامتر p داریم که معمولاً به الگوریتم پایه ای که ما در حال تایید متقابل آن هستیم بستگی دارد. به عنوان مثال، برای رگرسیون لجستیک، ممکن است پارامتر جریمه باشد که برای تعیین هنجار مورد استفاده در جریمه استفاده می شود.الگوریتم این تکنیک به صورت زیر است: k را انتخاب کنید - تعدادی دسته، مثلا 10 تا , فرض کنیم که این عدد را انتخاب کرده ایم یک پارامتر p را انتخاب کنید. فرض کنید الگوریتم ما رگرسیون لجستیک است و pپارامتر جریمه p = {'l1', 'l2', 'elasticnet', 'none'} است. مجموعه داده را به 10 تا تقسیم کنید و یکی از آنها را برای آزمایش رزرو کنید یکی از kهای آموزشی را برای اعتبار سنجی رزرو کنید برای هر مقدار p، 8کای آموزشی باقیمانده را آموزش دهید و روی دسته اعتبارسنجی ارزیابی کنید. اکنون 4 اندازه گیری دارید.این مراحل را 9 بار تکرار کنید. بچرخانید که کدام دسته آموزشی، دسته اعتبارسنجی است. اکنون اندازه گیری 9 * 4 دارید, p را انتخاب کنید که میانگین خطای تمرین را بیش از 9 برابر به حداقل برساند. از آن p برای ارزیابی روی مجموعه تست استفاده کنید این مرحله را10 بار تکرار کنید و از هر k به نوبت به عنوان تk تست استفاده کنید میانگین و انحراف معیار اندازه گیری ارزیابی را در 10 برابر تست ذخیره کنید. الگوریتمی که بهترین عملکرد را داشت، الگوریتمی بود که بهترین میانگین عملکرد خارج از نمونه را در 10 لایه آزمایشی داشت. این تکنیک از نظر محاسباتی گران است زیرا در طول این مراحل تعداد زیادی مدل باید آموزش و ارزیابی شوند. با این حال، اعتبارسنجی k دسته تو در تو معمولا استفاده می شود و ممکن است در چندین کار یادگیری ماشین واقعاً مؤثر باشد. متأسفانه، هیچ روش داخلی در sklearn وجود ندارد که بتواند اعتبارسنجی k دسته تو در تو را برای شما انجام دهد. این لحظه ای است که شما باید یا ازگوگل استفاده کنید و پیاده سازی شخصی را پیدا کنید یا خودتان آن را کدنویسی کنید.اعتبار متقاطع کامل :اعتبارسنجی کامل کم استفاده ترین تکنیک اعتبارسنجی است. ایده کلی این است که ما یک عدد k - طول مجموعه آموزشی را انتخاب می کنیم و روی هر تقسیم ممکن حاوی kنمونه در مجموعه آموزشی اعتبار سنجی می کنیم.مقدار آن تقسیم‌ها را می‌توان به صورت cnk محاسبه کرد که n طول مجموعه داده است. اگر k بالاتر از 2 باشد، باید مدل خود را چندین بار آموزش دهیم که همانطور که قبلاً متوجه شدیم یک زمان فرآیند گران قیمت و از نظر محاسباتی است. به همین دلیل است که اعتبارسنجی کامل یا در تحقیقات نظری و یا در صورت وجود فرمول موثری که به حداقل رساندن محاسبات کمک می کند، استفاده می شود. الگوریتم اعتبار سنجی متقاطع کامل به صورت زیر است :یک عدد k را انتخاب کنید - طول مجموعه آموزشی , مجموعه داده را تقسیم کنید , روی مجموعه آموزشی تمرین کنید , در مجموعه آزمایشی اعتبار سنجی کنید , نتیجه اعتبارسنجی را ذخیره کنیداین مراحل را cnk بار تکرار کنید , برای به دست آوردن امتیاز نهایی، میانگین نتایجی که در این مرحله به دست آوردید است.اعتبار سنجی متقابل در یادگیری ماشینی :بیشتر تکنیک های اعتبار سنجی متقابل ذکر شده در بالا به طور گسترده در یادگیری ماشینی استفاده می شود. مهم است که به خاطر داشته باشید که استفاده از تکنیک اعتبار سنجی مناسب ممکن است در زمان شما صرفه جویی کند و به انتخاب بهترین مدل برای کار کمک کند. این بدان معناست که اولاً بهتر است همیشه مدل را تأیید متقابل کنید و ثانیاً باید یک روش اعتبار سنجی مربوطه را انتخاب کنید. بنابراین، دانستن مزایا و معایب تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل حیاتی است. شایان ذکر است که اگر می‌خواهید مدل را اعتبار متقابل کنید، همیشه باید دفترچه راهنمای مدل را بررسی کنید زیرا برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ، به عنوان مثال، CatBoost روش‌های اعتبارسنجی داخلی خود را دارند. ممکن است آنها را برای کار یادگیری ماشینی خود مرتبط بیابید و به جای روش های داخلی sklearnاز آنها استفاده کنید. به طور کلی، همانطور که ممکن است متوجه شده باشید، بسیاری از تکنیک‌های اعتبارسنجی دارای روش‌های داخلی sklearn هستند. من به شدت توصیه می کنم از آنها استفاده کنید زیرا این روش ها در زمان زیادی برای کارهای پیچیده تر صرفه جویی می کنند.اعتبار متقابل در یادگیری عمیق :اعتبار سنجی متقابل در یادگیری عمیق ممکن است کمی مشکل باشد زیرا اکثر تکنیک های اعتبار سنجی حداقل چند بار نیاز به آموزش مدل دارند. در یادگیری عمیق، معمولاً به دلیل هزینه‌های مرتبط با آموزش مدل‌های مختلف، از اعتبار سنجی اجتناب می‌کنید. به جای انجام k دسته یا سایر تکنیک های اعتبار سنجی ، ممکن است از یک زیرمجموعه تصادفی از داده های آموزشی خود به عنوان نگهدارنده برای اهداف اعتبار سنجی استفاده کنید. به عنوان مثال، کتابخانه یادگیری عمیق Keras به شما امکان می دهد یکی از دو پارامتر را برای تابع مناسب که آموزش را انجام می دهد، ارسال کنید.شکافتن اعتبار :درصدی از داده هایی که باید برای اعتبار سنجی نگهداری شوند.داده اعتبار :چند عدد از (x,y) که باید برای اعتبارسنجی استفاده شود. این پارامتر پارامتر شکافتن اعتبار را نادیده می گیرد، به این معنی که شما می توانید تنها یکی از این پارامترها را به طور همزمان استفاده کنید. همین رویکرد در آموزش های رسمی سایر چارچوب های یادگیری عمیق مانند PyTorch و MxNet استفاده می شود. آنها همچنین پیشنهاد می کنند مجموعه داده را به سه بخش تقسیم کنید: آموزش، اعتبار سنجی و آزمایش.آموزش – بخشی از مجموعه داده برای آموزش اعتبار سنجی - بخشی از مجموعه داده برای اعتبارسنجی در حین آموزش تست - بخشی از مجموعه داده برای اعتبار سنجی نهایی مدل با این حال، اگر مجموعه داده کوچک است (شامل صدها نمونه) می توانید از اعتبارسنجی متقاطع در وظایف یادگیری عمیق استفاده کنید. در این مورد، یادگیری یک مدل پیچیده ممکن است یک کار بی ربط باشد، بنابراین مطمئن شوید که کار را بیشتر پیچیده نکنید بهترین روش ها و نکات : گاهی اوقات انجام اعتبارسنجی متقابل ممکن است کمی مشکل باشد. به عنوان مثال، انجام یک اشتباه منطقی در هنگام تقسیم مجموعه داده بسیار آسان است که ممکن است منجر به یک نتیجه اعتبارسنجی غیرقابل اعتماد شود. ممکن است نکاتی را بیابید که باید هنگام تایید متقابل یک مدل در زیر مد نظر داشته باشید: هنگام تقسیم داده ها منطقی باشید (آیا روش تقسیم منطقی است)از روش اعتبارسنجی مناسب استفاده کنید (آیا این روش برای مورد استفاده من قابل اجرا است) هنگام کار با سری های زمانی، گذشته را تأیید نکنید (به اولین نکته مراجعه کنید) هنگام کار با داده های پزشکی یا مالی، به یاد داشته باشید که آن را بر اساس شخص تقسیم کنید. از داشتن داده برای یک نفر هم در آموزش و هم در مجموعه تست خودداری کنید زیرا ممکن است به عنوان نشت داده در نظر گرفته شود . هنگام برش تکه‌ها از تصاویر بزرگ‌تر، به یاد داشته باشید که با شناسه تصویر بزرگ تقسیم کنید . البته، نکات از کار به کار متفاوت است و پوشش همه آنها تقریبا غیرممکن است. به همین دلیل است که انجام یک تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی جامد قبل از شروع اعتبارسنجی متقابل یک مدل همیشه بهترین روش است.افکار نهایی :اعتبار سنجی متقابل ابزار قدرتمندی است. هر دانشمند داده باید با آن آشنا باشد. در زندگی واقعی، شما نمی توانید پروژه را بدون تایید متقابل یک مدل به پایان برسانید.به نظر من بهترین تکنیک های اعتبارسنجی k دسته تودرتو و استاندارد k دسته هستند. من شخصاً از آنها در وظیفه تشخیص تقلب استفاده کردم. k دسته تودرتو و همچنین اعتبارسنجی جستجو شبکه به من کمک کرد تا پارامترهای مدل خود را تنظیم کنم. از طرف دیگر، k دسته برای ارزیابی عملکرد مدل من استفاده شد. در این مقاله متوجه شدیم اعتبارسنجی متقابل چیست، چه تکنیک‌های اعتبارسنجی در طبیعت وجود دارد و چگونه آنها را پیاده‌سازی کنیم. در آینده الگوریتم های یادگیری ماشین قطعاً حتی بهتر از امروز عمل خواهند کرد. با این حال، اعتبارسنجی متقابل همیشه برای پشتیبان گیری از نتایج شما مورد نیاز است. امیدواریم با این اطلاعات، مشکلی در تنظیم اعتبارسنجی برای پروژه بعدی یادگیری ماشینی خود نخواهید داشت!منابع :https://www.geeksforgeeks.org/cross-validation-machine-learning/https://machinelearningmastery.com/k-fold-cross-validation/https://towardsdatascience.com/cross-validation-in-machine-learning-72924a69872fhttps://towardsdatascience.com/why-and-how-to-do-cross-validation-for-machine-learning-d5bd7e60c189https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.htmlAlireza MansouriAlireza MansouriTue, 14 Dec 2021 17:06:24 +0330https://virgool.ir/@novinict1/machine-learning-for-quera-rfquwz9jpzdjدروازه ورود به یادگیری ماشین، سرگذشت هوش مصنوعی :فرایند اندیشه و تفکر و طرز کار مغز از گذشته های بسیار دور مورد توجه فیلسوفان و دانشمندان در همه جای جهان بوده است، یونانیان باستان عقیده داشتند که میتوان در یک بدنه مکانیکی مغزی ساختگی قرارداد، یکی از اسطوره های یونان یک غول آهنی بود که مغزی مکانیکی داشت. دراوایل قرن هفدهم ریاضی دانان مهمی مانند رند رکارت و گوتفریدلا مشغول منطقی کردن فرآیند تفکر با استفاده از علائم ریاضی بودند.آلن تورینگ یکی از تاثیر گذاران ترین افراد در حوزه هوش مصنوعی است که مقاله او در سال 1950 منتشر و تست تورینگ را پیشنهاد داد.در واقع هوش مصنوعی چیزی است که منطقی فکر میکند، منطقی رفتار میکند، مانند انسان فکر ورفتار میکند.قدم بعدی ساخت عامل هوشمند است عامل می تواند سخت افزاری یا نرم افزاری باشد و برحسب محیطی که عامل قرار هست در آن مورد استفاده قرار بگیرد، میتواند اجزای مختلفی داشته باشد: مثلا توانایی دریافت و درک زبان طبیعی را داشته باشد و نوع فیزیکی نیازمند بازوهای حرکتی برای انجام اعمال انتقال باشد.تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در این هست که یادگیری ماشین تلاش دارد در برابر داده های جدید به دستورات مستقیم رفتار و عمل خاص نسبت به تجربه گذشته خود نشان دهد.یادگیری عمیق : نسبت به یادگیری ماشین عمری کوتاه تر دارد و با استفاده از شبکه عصبی انسان یعنی الگو برداری از شبکه عصبی انسان و حتی پیچیده تر الگوهای پیچیده تری را در داده ها پیدا کند و امروزه یکی از جذاب ترین بخش های یادگیری ماشین می باشد.مصاحبه بادکتر فروغمند عضو هیئت علمی دانشگاه صنعتی شریف درمورد یافتن مسئله در صنعت و یافتن راه روش حل مسئله در دانشگاه توسط خوده شخص و یا دیگیران البته خوده بنده با وام گرفتن از صحبت های آقای دکتر، پیشنهاد میکنم وارد صنعت بشیم و سعی کنیم امور صنعتی را انجام دهیم درحالی که در یکجا نشسته باشیم و این کار به خودی خود مسائل را برای ما به نمایش درمی آورد و برای حل این مسائل می پردازیم.برخی کاربردهای یادگیری ماشین در عصر جدید میتوان به تشخیص ایمل های SPAM و اتوموبیل های خودران و پیش بینی بازار و.... اشاره کرد.برخی مشاغل یادگیری ماشین با درک اهمیت دانش و اطلاعات، بسیاری به فکر استفاده از داده ی موجود افتاده اند و سعی کردند در تصمیم گیری ها از نتایج تحلیل داده استفاده کندد و نه فقط شرکت ها بلکه اشخاص برای اداره بهتر امور شخصی، دولت ها برای اداره کشور و دانشمندان برای گشترس علم از آن بهره گرفته اند.نیا جامعه به بررسی آمار و داده ها سبب به وجود آمدن انواع تخصص هایی در این زمینه شده که آن ها را نام میبریم :تحلیل گر داده، دانشمند داده ، مهندس داده، مهندس یادگیری ماشینیادگیری ماشین در صنعت و معدن : پردازش تصاپیر ماهواره ای که از این تصاویر برای شناسایی و ترسیم نقشه های زمین شناسی و عارضه های مربوطه استفاده می شود به زبان ساده با پیمایش های زمینی و هوایی، مناطق مختلف به صورت قسمت های مشخص تعیین میگردد و با مشخص نمودن این قسمت ها در تصاویر بدست آمده و سعی در دسته بندی کل تصویر و تصویر اطراف آن می شود.برخی از کاربردهای آن در تشخیص گفتار، دسته بندی متون خاص، پردازش تصویر و سهام و بازار و پزشکی می توان اشاره کرد.داده ها عنصر محوری یادگیری ماشین هستند و به صورت ساده ماشین ها از داده ها یادمی گیرند. برای حل مسئله ای با اتسفاده از یادگیری ماشین برای ما اهمیت انتخاب مدل می باشد و اکثر مدل های ساخته شده اند و برای ما انتخاب مدلی خاص برای مسئله امون از اهمیت بالایی برخوردار می باشد.انواع یادگیری : یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتیکلاسیفیکیشن : در الگوریتم های طبقه بندی برچسبی که میخواهیم پیش بینی کنیم به صورت گسسته می باشد مثلااعداد 1 تا 5 یا زن یا مردبودن.(مشخص می باشد)رگرسیون : برخلاف طبقه بندی برچسبی که می واهیم پیش بینی کنیم به صورت متغییر و پیوسته می باشد. مثلا : دما و....یادگیری بدون ناظر : در این قسمت از clustering و یا خوشه بندی استفاده میکنیم.یادگیری تقویتی : براساس امتیاز دهی مدل را آموزش می دهیم.در زبان های برنامه نویسی زبان هایی مانند C وابسته به cpu و سخت افزار میباشند و این زبان های کامپایلر دارند ولی در زبان برنامه نویسی پایتون تها نیاز به مفسر می باشد و از کرنل استفاده میکند.میتوان از جمله کتابخانه هایی که در پایتون برای یادگیری ماشین استفاده کرد : numpy,pandas,matplotlib,openCV,tensorflow و ... اشاره کرد.میتوان علت یادگیری ماشین را افزایش بی حد و حصر داده ها و ذخیره سازی مقرون به صرفه و افزایش قدرت پردازنده ها و کاهش هزینه های آن اشاره کرد.چالش های الگوریتمی در یادگیری ماشین :Overfiting : زیادی باداده های اموزشی یادگیری انجام شده است و درحالت تست با خطا مواجه می شویم.Underfiting : به خوبی از دادگان آموزش یادگیری صورت نمگرفته و یکی از دلایل مهم بی کیفیتی داده های آموزشی می باشد.هوش مصنوعی عمومی : در شاخه علوم شناختی به صورت شناخت محور می باشد که در محل تلاقی 6 زمینه قرار داد : فلسفه، زبان شناسی، روانشناسی، انسان شناسی، علوم اعصاب، هوش مصنوعیتکینگی فاوری : از نقطه ای می شود نامبرد که هم با شکوه و هم دلهره برنگیز است و آن نقطه تکینگی فناوری است زمانی که پیشرفت تکنولوژی به نقطه غیرقابل کنترل و برگشت ناپذیر برسد که تمدن انسانی را تحت تاثیر قرار دهد، از مثال های چنین پیشرفتی که میتواند شگفت انگیز یا خطرناک باشد. ادامه دار بودن افزایش قدرت پردازشی و هوش مصنوعی عمومی است.( انفجار هوش)شرکت های پیشرو در این زمینه باتوجه به وجود آمدن و نیاز قدرت پردازشی بالا و فراوانی داده :Deepmind, OpenAi, Facebook Ai, Google Aiمنبع : https://quera.ir/college/land/college/8522/ Alireza MansouriAlireza MansouriFri, 19 Nov 2021 20:19:39 +0330https://virgool.ir/@novinict1/دانشگاه-صدرالمتالهین-سئو-و-افزایش-بازدید-گوگل-درس-شیوه-و-ارائه-مطالب-علمی-و-فنی-evjhquhaawn4سئو و نرم افزار الگوریتم بوفنام استاد : داود يعقوبي تبارنام دانشجو : علیرضا منصوریشماره دانشجویی : 971711113003موضوع ارائه : سئو و نرم افزار هوشمند الگوریتم بوفدرس : شیوه ارائه مطالب علمی وفنیبرنامه نویس : علیرضامنصوریمقدمه :بازاریابی اینترنتی شامل مفاهیم و ابزارهای گوناگونی میشود که از مهمترین آنها میتوان به طراحی سایت و اپلیکیشن، تبلیغات آنلاین،فعالیت در شبکه های اجتماعی، بازاریابی محتوایی، ایمیل مارکتینگ و البته بازاریابی از طریق موتورهای جستجو اشاره کرد. SearchEngine Optimization یا SEO Marketing ابزاری ایده آل و کارآمد برای فعالیت در فضای بازاریابی آنلاین محسوب میشود.سئو چیست و چه کاربردی دارد؟بیشتر روش های بازاریابی آنلاین مانند تبلیغات و ایمیل مارکتینگ تا زمانی که از آنها به صورت مستمر استفاده میکنید ارزشمند هستند و به محض متوقف کردن فعالیت های خود با افت شدید یا از دست رفتن آن مجرای بازاریابی مواجه میشویم ولی بازاریابی محتوایی و سئو برای کسب و کار شما ارزش افزوده ای پایدار ایجاد میکنند که حتی پس از متوقف کردن فعالیت های خود تا مدت ها برای شما سودآور خواهند بود.موفقیت در سئو نیازمند زمان و تلاش بسیار است ولی دست یابی به آن پایداری بالایی خواهد داشت و تا مدت ها به یکی از مهمترین مجراهای بازاریابی شما تبدیل خواهد شد. برای رسیدن به این نقطه باید استانداردهای سئو را به درستی بشناسیم، در ادامه مهمترین فعالیت هایی که برای موفقیت در سئو باید انجام دهیم را با هم مرور خواهیم کرد.اصلاً چرا سئو سایت اینقدر مهم است؟در هر ثانیه 63000 جستجو در گوگل انجام میشود.61 درصد از کسب و کارهای دنیا، سئو و بازاریابی محتوا را مهمترین روش بازاریابی خود میدانند.به طور متوسط 41 درصد از هزینه های بازاریابی در شرکت های بزرگ در فضای آنلاین خرج میشود.46 درصد از جستجوها در گوگل به کسب و کارهای محلی اشاره دارند.نرخ تبدیل به مشتری و هزینه سئو در مقایسه با همه روش های دیگر پایین تر است.پاسخ به سوال “سئو چیست؟” از زبان متخصصین ایرانیگستردگی مفهوم سئو موجب میشود هرشخص به فراخور تجربه و دانش خود تعریف متفاوتی از آن ارائه نماید. هدف ما ازجمع آوری این تعریف ها کمک به درک بهتر و سریعتر در این حوزه و شناسایی ابعاد گسترده آن است.در ابتدا از افرادی که در حوزه سئو و بهینه سازی سایت موفق و تاثیرگذار هستند تقاضا کردیم تا تعریف خود از این واژهرا به صورت مختصر برای ما ارسال کنند.در ادامه متوجه شدیم که برای ارائه تعریف از سئو نیازی نیست که حتما یک متخصص سئو باشید، بلکه همه افرادی کهبه نوعی با فضای کسب و کارهای اینترنتی، تبلیغات و تولید محتوا در ارتباط هستند میتوانند نگاهی متفاوت و نقطهنظری کاربردی درباره سئو ارائه دهند. در نتیجه آنچه در این صفحه میخوانید صرفا تعریفی عمومی از سئو نیست.چرا آموزش seo برای همه کسب‌و‌کارها مفید است؟رای موفقیت در سئو باید تکنیک ها و استانداردهای مرتبط با این حوزه را به خوبی بشناسیم. در حال حاضر شرکت های بسیاری هستندکه در زمینه آموزش seo فعالیت کرده و به شما کمک میکنند تا جایگاه سایت خود را در نتایج جستجو ارتقا دهید. ولی آیا برون سپاریسئو کار درستی است؟ هم بله و هم نه!قبل از تصمیم گیری این نکات را در نظر داشته باشید:1- سئو سایت ارزان نیستبا توجه به رقابت بالا در فضای اینترنت معمولا کسب جایگاه در عبارات کلیدی ارزشمند کار دشواری است. در نتیجه نرخ خدمات سئو هر روز بیشتر از گذشته میشود.در بسیاری از پروژه ها نمیتوان تخمین درستی از میزان موفقیت سایت داشت در نتیجه شما این هزینه را همراه با ریسک بالا می پردازید زیرا ممکن است فعالیت های این شخص یا شرکت نتایج مورد نظر شما را به همراه نداشته باشد.2- انتخاب متخصص سئو ساده نیستافراد و شرکت های بسیاری در این حوزه فعالیت میکنند که بررسی عملکرد میزان تخصص آنها برای شما دشوار است. ممکن است در جلسات اولیه اصطلاحات و عباراتی به کار گرفته شود که برای شما آشنا نیست.اگر دانش کافی در این حوزه نداشته باشید نمیتوانید فرد مناسب را انتخاب کنید و در نتیجه زمان و هزینه زیادی را صرفخواهید کرد که ممکن است هرگز به موفقیت ختم نشود.3- موفقیت در سئو زمان بر استبرای افرادی که به این حوزه تسلط ندارند درک سئو دشوار است. بسیاری تصور میکنند که تکنیک هایی وجود دارد که با استفاده از آنها میتوان در مدتی کوتاه نتایجی جذاب بدست آورد. در حالیکه این تفکر از اساس اشتباه است. برای موفقیت در سئو نیازمند صبر و تلاش بسیار هستید.اگر دانش و تجربه کافی در این حوزه نداشته باشید به سختی میتوانید عملکرد متخصص سئو را در بازه های زمانی کوتاه برآورد کنید. براینظارت بر روند اجرای پروژه بهتر است دانش خود را در زمینه سئو افزایش دهید.جمع بندیبررسی این سه مورد به ما نشان میدهد که حتی اگر سئو سایت را به فرد دیگری واگذار میکنیم باید خودمان دانش کافی در این حوزه را داشته باشیم. زیرا عدم آشنایی با سئو موجب میشود که ریسک سرمایه گذاری شما بالا رفته و امکان نظارت بر عملکرد متخصص را نداشته باشید. حال که قرار است همه چیز را در مورد سئو بدانیم چرا سئو سایت را خودمان برعهده نگیریم؟چه زمانی خودمان سئو سایت را برعهده بگیریم؟پاسخ به این سوال کمی دشوار است. زیرا موفقیت در سئو بستگی مستقیم با میزان رقابت در کلمات هدف دارد. اگر پروژه شما پیچیده وپررقابت نیست با یادگیری سئو میتوانید به خوبی آن را انجام دهید ولی برای پروژه های بزرگ شما نیازمند استفاد از تخصص و دانش افرادمطرح در این حوزه هستید. تعداد این افراد کم است در نتیجه هزینه ای که برای همکاری با شما دریافت میکنند بسیار بالاست.در برخی از پروژه ها نمیتوان به یک فرد متکی بود زیرا برای موفقیت در سئو نیازمند تولید محتوای اختصاصی و مستمر هستیم. انجام تمامفرآیندهای سئو نیازمند یک تیم توانمند و یکدست است در نتیجه حتی اگر از متخصصین این حوزه کمک بگیرید باید در این مسیر کنارآنها باشید.متخصصین حرفه ای سئو عموما در مراحل تدوین استراتژی اصول سئو در تولید محتواکلاف محتوا؛ پاسخ به سوالاتی در سئو محتوا، که تو را کلافه می‌کند!تا کنون 15 هزار دیدگاه در سایت وبسیما و آکادمی پاسخ داده‌ایم. "کلافِ محتوا" پاسخ به سوالات پرتکرار سئو است که پیدا کردن جواب قطعی برای آن‌ها، کار ساده‌ای نیست.و تصمیم گیری های مهم به شما کمک میکنند ولی فرآیند های اجرایی مانند تولید محتوا و لینک سازی باید توسط تیم دیگری در مجموعه شما انجام شود. اگر بخواهیم به یک جمع بندی کلی برسیم میتوان گفت:1- برای پروژه های کوچک و کم رقابت همکاری با متخصصین حرفه ای دشوار است زیرا هزینه بالایی برای ارائه خدمات دریافت میکنند.آموزش بهینه سازی سایت و انجام آن توسط شما یا یکی از کارمندان راه حل مناسبی برای این دست شرکت ها خواهد بود.2- برای پروژه های بزرگ و پیچیده نیازمند تولید محتوا و انجام فعالیت های بسیاری هستیم در نتیجه سپردن آن به یک نفر یا شرکتناممکن است. در این شرایط شما باید یک تیم داخلی تشکیل داده و به خوبی آنها را آموزش دهید. در کنار فعالیت این افراد از مشاوره حرفه ای یک متخصص نیز بهره مند شوید.بهترین مرجع برای آموزش سئو سایت چیست؟1- آموزش سئو مبتدی (آشنایی با اصطلاحات رایج سئو)2- آموزش SEO پیشرفته (مطالعه کتاب های آموزش در حوزه سئو)3- مشاهده مجموعه فیلم‌های آموزش سئو4- شرکت در دوره های آموزش سئو (سئو مبتدی و حرفه‌ای در عمل)5- تجربه کاری و شروع با وب سایت شخصیالگوریتم بوف چیست :هدف، بهبود موتورجستجوگر گوگل می باشد، با استفاده از آن وب سایت شما و هرلینک مدنظر شما که در 10 صفحه اولیه گوگل قرار داشته باشد، پس از گذشت مدتی توسط گوگل به لینک شما اعتبار داده می شود و درجایگاه لینک یک قرار می گیرد.نحوه عملکرد :زمانیکه وب سایت و یا لینک مدنظرتان را با استفاده از کلمه کلیدی مورد نظرتان به شبکه جهانی الگوریتم بوف متصل می نمایید، با استفاده از بازدید های متقابل شبکه ای جهانی را ایجاد می کنید و به صورت طبیعی بازدید لینک مورد نظر شما افزایش پیدا می کند و به مرور زمان به لینک شما توسط گوگل اعتبار داده می شود و به سمت جایگاه یک گوگل حرکت می کند.چرا الگوریتم بوف :زیرابا استفاده از فناوری هوش مصنوعی به طور طبیعی با انجام رفتار و عمل انسان و با تشخیص کامل رفتار های گوگل شبکه ای از بازدید ها به صورت مجازی ایجاد می نماید.نتیجه عملکرد :نتیجه عملکرد الگوریتم بوف را در صورت فعال بودن نرم افزار حداکثر 72 ساعت آینده در جستجو و کنسول گوگل مشاهده خواهید نمود.سوالات احتمالی :• محدودیت های گوگل :§ الگوریتم بوف با استفاده از هوش مصنوعی بکاررفته در ساختارش قابلیت گذر از تمامی محدودیت های اعمال شده توسط§ گوگل را دارد و به طور طبیعی و مانند یک انسان ازاین محدودیت ها گذر میکند.• آیا اگر به کپچای تشخیص ربات گوگل برخورد کند می تواند از آن عبور کند؟§ بله، الگوریتم بوف این امکان را دارد تا معمای کپچا را حل نماید و از آن به راحتی عبور نماید.• آیا نتیجه فعالیت الگوریتم بوف در وب مستر گوگل نمایش داده می شود؟§ بله، شما می توانید حداکثر پس از گذشت 72 ساعت در وب مستر گوگل نتیجه را با CTR بالا مشاهده نمایید.• اگر کسی تقلبی انجام دهد حقی از کسی که به صورت سالم فعالیت می نماید ضایع می شود؟§ خیر، الگوریتم بوف طوری طراحی شده است که هیچ کس نمی تواند تقلبی کند و اگر هم موفق به اینکار شود به صورت هوشمند از شبکه خارج می گردد.• برای یکسان سازی کلمات در شبکه و برقراری عدالت فکری شده است ؟§ بله، برای برقراری عدالت روزانه در ساعت 12:30 دقیقه بامداد شبکه به روزرسانی می شود.• اگر الگوریتم بوف به هردلیلی نتواند از تشخیص ربات گوگل عبور نماید، چه کاری انجام دهیم؟§ ابتدا الگوریتم بوف متوقف می شود و زمانیکه الگوریتم بوف با تشخیص ربات گوگل مواجه شود خود دست بکارمی شود و§ با هوش مصنوعی از آن عبور می نماید و به ایمیل شما نیز پیغام ارسال می کند که مشکلی بوجود آمده است، اگر در یک§ ساعت بیش از دو پیغام دریافت کردیدباید خودتان از طریق راهنمای ارسال شده به ایمیلتان عمل نمایید و مجدد§ الگوریتم بوف را فعال نمایید.پایانبا نهایت تشکر و قدردانی خدمت استاد گرامی بابت زمانی که برای این ارائه اختصاص دادندموفق و پیروز باشیداطلاعات ارائه دهنده الگوریتم بوف :طراح و برنامه نویس : علیرضامنصوریWEB: www.NovinICT.comEmail: a.mansouri@novinict.comAlireza MansouriAlireza MansouriTue, 02 Jun 2020 03:11:24 +0430