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己得出结果不是我们必须告诉它们要考虑的所有输入以及如何处理这些收入和结果。出去。所以这本质上是机器学习。例如，谷歌已经使用它来计算出当你给它一堆照片时它可以说， 哦，这是一张风景照片。哦，这是一张户外照片。哦，这是一张人的照片 你有没有过这样的经历，当你将照片上传到 或 时，他们会说， 这是你的朋友吗？ 你会说， 天哪，我朋友的照片太糟糕了。你几乎看不到他的大部分脸，而且他戴着一副平时从不戴的眼镜。 这就是他们使用这些神经网络、这些深度机器学习过程的目所以我会给你一个简单的例子。
在 我们非常简单地针对页面权限和域权限进行机器学习。我们获取 哥斯达黎加 WhatsApp 号码列表 所有输入 链接数量、链接根域的数量、您可以从 获得的页面级别、子域级别、根域级别的每一个指标在一起，然后我们说， 嘿机器，我们希望你为我们构建与谷歌如何对页面排名最相关的算法，这里有一堆谷歌排名的页面。 我认为我们使用 个基集，我们大约每季度或每 个月进行一次，将其反馈到系统中，系统就会输出一个小算法，说 给你。 很酷，真的很有用，对我们说 好吧，这个页面可能被谷歌认为比这个页面更重要一点这个更重要。
很酷它不是一个特别先进的系统更高级的系统是将这些神经网络分层。所以你有一组网络，顺便说一句，这些神经网络被设计用来复制人脑中的节点，在我看来这有点令人毛骨悚然，但别担心。这篇文章确实谈到了如何有一个科学家委员会确保终结者 不会发生，或者终结者 就此而言。显然，没有人能阻止终结者 的发生？那是即将推出的新产品。 因此神经网络的一层将识别特征。神经网络的另一层可能会对传入的特征类型进行分类。想象一下搜索结果。搜索结果出来了，谷歌正在查看所有网站和网页的特征，你的网站和页面，试着思考， 我可以从那里提取哪些元素。
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