Website Boosting Magazin #42 gewinnen!

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In der neuesten Ausgabe #42 des Website Boosting Magazins, habe ich einen fünfseitigen Artikel über Neuronale Netze und den Tensorflow Playground geschrieben.

Spätestens seit der Ankündigung seitens Google im Oktober 2015, dass deren RankBrain-Algorithmus so genannte künstliche neuronale Netze für die Verbesserung der Suchergebnisse nutzt, ist das Thema künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in den Fokus der Aufmerksamkeit vieler Online Marketer gelangt. Wer nach wie vor Probleme dabei hat, die dahinterliegenden Konzepte zu verstehen, kann nun auf einem von Googles Open Source Framework TensorFlow eingerichteten Spielplatz direkt in seinem Browser mit einem solchen Netzwerk spielerisch experimentieren und dadurch deren Funktionsprinzipien im Detail nachvollziehen. Quasi neuronale Netze für Jedermann zum Ausprobieren.

Googles CEO Sundar Pichai verkündete Ende 2015 in der Besprechung der Quartalszahlen mit dem prägnanten Satz „Machine learning is a core transformative way by which we are rethinking everything we are doing“, dass der Suchmaschinengigant sehr großes Potential im Einsatz des maschinellen Lernens sieht. Machine Learning eignet sich sowohl zur Verbesserung vorhandener Produkte, als auch zur Entwicklung vollkommen neue Produkte. Viele Features und Ansätze werden auf Basis dieser Technologien überhaupt erst möglich. So ist es nicht weiter verwunderlich, dass das Unternehmen aus Mountain View auch über eines der fortschrittlichsten Frameworks für die Erforschung und Entwicklung von Anwendungsszenarien im Bereich des maschinellen Lernens verfügt. Dieses Framework, genannt TensorFlow, wurde einen Monat später unter der Apache 2.0 Lizenz als Open Source Software veröffentlicht und steht seitdem jedermann zur Verfügung.

Googles KI-Spielwiesen

Google hat aus mehreren Gründen großes Interesse daran, dass sich mehr Menschen mit künstlicher Intelligenz beschäftigen. Zum einen soll die Akzeptanz dieser Technologien bei den Anwendern langfristig erhöht werden und zum anderen müssen dringend benötigte Entwickler an den boomenden Technologiezweig herangeführt werden.

Für die normalen Anwender hat Google unter https://aiexperiments.withgoogle.com/ im November 2016 eine KI-Spielwiese mit Experimenten eingerichtet, in denen man die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz spielerisch erkunden kann. Leider bleiben die dahinterliegenden Funktionsweisen in diesen, zugegebenermaßen sehr interessanten und unterhaltsamen Spielereien dem Nutzer verborgen.

Für interessierte Entwickler, Studenten und Forscher wurde bereits im Juli unter http://playground.tensorflow.org/ ein spezieller „Neural Network Playground“ eingerichtet. In dieser JavaScript-Web-App kann man mit einem künstlichen neuronalen Netz (KNN) herumspielen und dadurch ein Verständnis von dessen Arbeitsweise erlangen. „Vereinfacht gesagt, ist ein neuronales Netz eine Funktion, welches die erwartete Ausgabe mittels Trainingsdaten für bestimmte Eingangswerte erlernt.“

Ich verlose bis 28.02. hier 10 Exemplare an diejenigen unter Euch, die noch kein Abo haben. So langsam solltet Ihr aber wirklich mal an ein eigenes Abo denken

Gewinne ein Website Boosting Magazin #42!

Bitte schreibt mir in Eurem Kommentar, welche innovative Funktion eines SEO-Tools man mit künstlicher Intelligenz, Machine Learning und neuronalen Netzen realisieren könnte, oder was für eine abgefahrene Funktion Ihr Euch wünschen würdet!

Dann bist Du in der Verlosung dabei und kannst ein Website Boosting Magazin der Ausgabe #42 gewinnen!

Ich lose die Gewinner am 28.02. unter allen Kommentaren aus. Erhaltet Ihr eine E-Mail, solltet Ihr mir schnell Eure Postanschrift zukommen lassen, dann gehen die Hefte sofort raus

Ich bedanke mich ganz herzlich bei allen Lesern und wünsche viel Glück!

Comments 3

  1. Eine Erweiterung des W-Fragen-Tools. Mittels Crawler könnte man herausfinden, welche Fragen im Netz tatsächlich am meisten gesucht werden. Zur Eingrenzung könnte man das ja auf Seiten beschränken. Somit könnte man vor allem Foren einbeziehen. Daraus könnte automatisch eine Art Hierarchie abgeleitet werden. Beispiel: Russisches Erbrecht.
    Von da aus würden dann beispielsweise “Russisches Testament”, “Pflichtteil Russland”, etc. als Kategorie oder Seite werden. Hieraus ergeben sich dann entweder Unterseiten oder gleich die Fragen, welche auf dieser Seite beantwortet werden sollten.
    Zusammenhängende Themen müssten somit erkannt und Fragen einander zugeordnet werden. Nebenstehende, verwandte Themen könnten so erkannt werden. Die eigene Seite auf Vollständigkeit geprüft, usw.
    W-Fragen 2.0

  2. Eine Funktion, die das relevant set an Marken zu einem bestimmten Suchbegriff ermittelt. Z.B. wenn jemand nach Sneakers sucht, welche Marken sind dann relevant. Hat jemand der blaue Sneakers sucht eine andere Markenpräferenz als einer der rote sucht etc. Extrem komplexe Fragestellung, deshalb wohl nur über AI lösbar.

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