机器学习 – 人工智能的分支，研究计算机算法的自动改进 – 可能似乎远远偏离您的SEO工作。 Mozcon扬声器（和周边SEO Genius）Britney Muller在这里有一个特别版的whiteboard星期五告诉你为什么这不正确，并通过几步让您开始。您可以访问视频中讨论的COLAB笔记本 让我的MozCon 2020视频集合
嘿，莫兹粉丝。欢迎来到这款特别版的白板周五。今天，我们正在偷偷摸摸地看到我在
Mozcon 2020
的时候讲话，其中我把机器学习到处都是可到的机器。
这是如此，所以令人兴奋，因为它今天很容易在你的指尖上，我会恰好向你展示如何开始。
所以要踢掉，我了解到了今年夏天，这种奇怪的概念称为育雏寄生虫，并令人着迷。基本上，一只动物欺骗另一种相同物种的动物，以提高其年轻人。
这是令人着迷的，我所了解的越多，我的意识就越多：哦，我的天哪，我在编程和机器学习时，我就像育雏寄生虫一样！我锁上了，找到了这些伟大的模型l工作 – 所有的举重 – 我放入我的数据和我的想法，它为我做了事情。
所以我们将把这个概念用作我们的优势。事实上，我能够教授我的父亲大多数这些模型，它再次是
今天在一个名为Colab
的工具中随时可用。让我刚走过那种看起来的东西。
可以启动的模型
刚刚开始执业。这是战斗的一半。你即将举起一些非常酷的模型。
好处。什么是一些例子？这看起来像什么？所以你可以的一些型号与今天的玩法是
，这是您修复和着色旧照片的地方。它真的很有趣。另一个是文本生成器。我创建了一个GTP-2 – 超级愚蠢，这是这个借口发生器。您可以操纵它并使其为您做不同的事情。
还有一个真正的，真正的预测模型，你基本上放在一块时间序列数据中，它预测了未来在商店中可能拥有的东西。真的，非常强大和有趣。
你可以总结文本，这是真正有价值的。想想元描述，所有好东西。
你还可以自动化关键字研究分组，我将在一秒钟内向您展示。
你可以做出真正强大的内部链接分析，有一个笔记本在。
也许是最强大的事情之一，您可以将实体和类别提取，因为谷歌感知它们。这是我最喜欢的API之一。它是通过谷歌的NLP API
。我将它拉入笔记本，您基本上放置了您想要从中提取此信息的URL，您可以比较您的URL与竞争对手的比较方式。
这真的很有价值，有趣的东西。
最重要的是，你不能破坏这个问题！
不要被任何任何代码吓倒。许多经验丰富的开发人员不知道这些代码块中发生了什么。没关系。 使用Colab
我们在这种环境中发挥作用。它托管在Google Drive中，因此在您的计算机上或您的数据或任何担心您的数据或任何担心ng。所以让我们潜入。正如我所说，这是通过一个名为Colab
的自由工具
你知道谷歌如何获得Excel并制作Google纸张？
他们与众不同的是jupyter笔记本的东西做了同样的事情。 jupyter在您的计算机上本地安装。这是最受欢迎的笔记本环境之一。但它需要一些设置，并且可以有点笨拙。它与不同版本和亚达，亚达感到困惑。谷歌将其放入云（需要零设置），现在正在调用它Colab笔记本电脑。这是令人难以置信的强大。
所以，再一次，它是免费的。如果您想在一个新标签中打开它，它立即可用。有零设置。谷歌还可以让您访问免费GPU和TPU计算，这很好。它有一个12小时的运行时。
一些缺点是你可以击中限制。所以我达到了极限，现在我每月支付9.99美元的专业版，我没有问题。
使用PANDAS
好吧。所以，这是一个云托管的笔记本环境。所以我的一件事想要真正专注于这里，因为我认为这对SEO来说是最有价值的，这是一个被称为“
熊猫
”的库。
熊猫是一个基于Python之上的数据分析库。运行只有两行代码后，您可以从本地计算机上传CSV文件。这个愚蠢的例子是我真正使用谷歌搜索控制台数据运行的例子。
所以你在笔记本电脑中运行它（Shift + Return）。再次，我今天和你分享整个笔记本。所以只需点击第一个文本单元格并开始运行班次+点击即可通过笔记本带走。它不会像看起来一样恐吓。
一旦你运行上面代码，上传您的CSV。然后，一旦上传它，您将命名您的数据框架。
在上传之后R CSV，您将看到调出元件名称的输出。将其上载的完全复制并将其粘贴到下一个（上面的单元格）中粘贴到命名它。
在这种情况下，我只是“gsc-example.csv”。再次上传CSV后，您将看到“来自.Gober.Colab导入文件”代码单元格下面的输出中的名称。
现在，让我们运行一些简单的代码行来确保你的数据正确地在那里。
常见的第一个鱼类确实是“df.head（）”。这向您展示了数据帧的前五行。您也可以执行“df.tail（）”，并显示数据帧的最后五行。
甚至可以在括号中放入一个数字（例如df.head（30））以查看前30行。这很容易！现在是真正有趣的东西，这只是冰山一角。
对此有何强大，特别是您的Google搜索控制台数据，您可以轻松提取和探索具有高点击率的关键字以及搜索中的较差等级。这是我最喜欢探索客户的关键字机会之一，它不可能更容易。
所以，通过滤波的视图进行游戏。
如果您正在进行关键词研究，您正在尝试铲斗关键字，您正在尝试组织主题等。但是你可以更轻松地用熊猫组织关键字。
这里是如何创建一个指出关键字是’品牌’的新列。
所以到了哇你通过这个，“DF [”品牌“]”创建一个名为“品牌”的新列。
那么“df.query.str.Contains（”Moz | rand | OSE“）”使用正则表达式用品牌= true标记与这些关键字的任何查询。
所以现在使过滤和探索这么快！您甚至可以通过方式创建完全不同的数据帧表（也在此笔记本中的示例）中执行此操作。
您可以使用该方法并将关键字导出到类似的桶中，没有失速时间。事情不会像Excel一样冻结。您可以使用正则表达式更轻松地解释拼写错误和各种好东西。它非常酷。
结论
再次，这只是冰山，我的朋友们的尖端。我最兴奋地在你们所有人中种植这种种子你们可以回来教我你能完成的事情。我认为我们在这个空间里有更多的探索。这将是如此有趣！如果你开始踢出这个问题，你想继续探索不同的模型，Colab中的不同程序，我非常建议你下载Colab Chrome扩展。
它只是让笔记本开放如此容易。
你可以将您发现的笔记本电脑的Copys保存到您的驱动器上，并使用您想要的全部播放。这很有趣。我希望这在你身上引发了一些灵感，我很高兴听到你们所有人的想法和创造。 – 非常感谢您的观看。
所以非常感谢你。下次我会见到你。再见。视频转录语音Pad.com
准备好了吗？
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