Am Mittwoch, den 14. Dezember 2022, kündigte Google ein Update für sein KI-gestütztes Anti-Spam-System namens SpamBrain an. Dieses Update verwendet SpamBrain, um die Auswirkungen abnormaler Links in Suchergebnissen zu erkennen und zu beseitigen. Die Einführung dieses Updates wird voraussichtlich zwei Wochen dauern und alle Sprachen betreffen. Dies kann aufgrund des Kreditverlusts dieser ungewöhnlichen Links zu einer Änderung des Rankings führen.
Google hat immer wieder betont, dass Links, die durch Suchranking-Spoofing erlangt wurden, als Spam-Links gelten. mit dieser Aktualisierung Algorithmen und manuelle Aktionen sind darauf ausgelegt, diese anomalen Verbindungen in großem Maßstab zu überschreiben. Wenn ein Benutzer auf eine Website stößt, die einen unnatürlichen Linkaufbau beinhaltet Sie können Google direkt melden. Gehen Sie konkret auf dieses Update ein. Nutzer können Nachrichten in der [Hilfe-Community] von Google (https://goo.gle/sc-forum){rel="nofollow"} posten.
In diesem Beitrag erörtern Duy Nguyen, Ildar Akhmedyanov, Jacob N. Scott und Karthikgeyan Elangovan, wie man HPC-Operationen für maschinelles Lernen skalieren kann.Weitere Daten und die Anzahl der beim maschinellen Lernen verwendeten Modelle. HPC-Systeme müssen daher größere Rechenressourcen nutzen. Sie beschreiben ein typisches HPC-Setup und erörtern, wie verteiltes Training ermöglicht wird.
Der Autor bietet auch Tipps zur Optimierung der Datenpipeline für eine bessere Leistung. Ein wichtiger Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten vorverarbeitet werden, bevor sie an den Rechenknoten gesendet werden. Dies reduziert den Netzwerk-Overhead und hilft Knoten, mit maximaler Leistung zu laufen.Sie diskutieren auch die Bedeutung der Verwendung von Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch für verteiltes Training. Da dies optimierte Methoden zur Parallelisierung des Modells sind.
Abschließend gibt der Autor einen Überblick über gängige HPC-Systeme wie Apache Spark und Kubernetes, die zur Bewältigung umfangreicher Machine-Learning-Aufgaben eingesetzt werden können. Sie schließen mit der Feststellung, dass HPC-Systeme für die Skalierung von maschinellen Lernvorgängen in der heutigen Welt von Big Data und komplexen Modellen unerlässlich sind.