HTML

Precognox

 precognox-logo-cmyk-620.jpg

A blog készítői a Precognox Kft. keretein belül fejlesztenek intelligens, nyelvészeti alapokra épülő keresési, szövegbányászati, big data és gépi tanulás alapú megoldásokat.

Az alábbi keresődoboz segítségével a Precognox által kezelt blogok tartalmában tudsz keresni. A kifejezés megadása után a Keresés gombra kattintva megjelenik vállalati keresőmegoldásunk, ahol további összetett keresések indíthatóak. A találatokra kattintva pedig elérhetőek az eredeti blogbejegyzések.

Ha a blogon olvasható tartalmak kapcsán, vagy témáink alapján úgy gondolod megoldással tudunk szolgálni szöveganalitikai problémádra, lépj velünk kapcsolatba a keresovilag@precognox.com címen.

Precognox Blogkereső

Document

opendata.hu

opendatahu45.jpg

Az opendata.hu egy ingyenes és nyilvános magyar adatkatalógus. Az oldalt önkéntesek és civil szervezetek hozták létre azzal a céllal, hogy megteremtsék az első magyar nyílt adatokat, adatbázisokat gyűjtő weblapot. Az oldalra szabadon feltölthetőek, rendszerezhetőek szerzői jogvédelem alatt nem álló, nyilvános, illetve közérdekű adatok.

Facebook oldaldoboz

Blog figyelése (RSS)

 Add hozzá az RSS olvasódhoz

Ha levélben szeretnél értesülni az új cikkekről:

Star Wars text mining

visualizing_star_wars_movie_scripts_precognox.jpgA long time ago, in a galaxy far, far away data analysts were talking about the upcoming new Star Wars movie. One of them has never seen any eposide of the two trilogies before, so they decided to make the movie more accessible to this poor fellow. See more...

Főbb témák

adat (7) adatbányászat (10) adatelemzés (6) adatok (13) adatújságírás (16) adatvizualizáció (19) AI (15) alternatív (6) alternatív keresőfelület (26) beszédtechnológia (13) big data (53) bing (14) blogkereső (6) CEU (6) clustering (6) conTEXT (8) dashboard (6) data science (9) deep learning (15) egészség (7) egészség kereső (7) előadás (7) emócióelemzés (35) facebook (8) Facebook (9) gépi tanulás (15) Google (29) google (57) gyűlöletbeszéd (7) hackathon (10) hálózatelemzés (14) internetes keresés (31) internet hungary (6) képfeldolgozás (8) képkereső (8) keresés (75) kereséselmélet (8) keresés jövője (55) keresés problémái (41) keresők összehasonlítása (9) keresőmotor (12) keresőoptimalizálás (7) kereső szándéka (11) kereső tanfolyam (9) kereső teszt (15) kognitív nyelvészet (12) konferencia (46) könyvajánló (25) korpusznyelvészet (14) közösségi keresés (8) közösségi média (6) különleges keresők (7) kutatás (7) LDA (10) lda (10) live (13) magyar kereső (9) marketing (8) meetup (41) mesterséges intelligencia (15) metafora (7) mobil (37) mobil keresés (17) Neticle (9) NLP meetup (17) Nuance (9) nyelv (7) nyelvészet (30) nyelvtechnológia (73) open data (12) open knowledge (7) orosz (6) Pennebaker (6) politikai blogok (22) Precognox (59) Precognox Labs (14) Python (13) R (19) spam (6) statisztika (11) számítógépes nyelvészet (8) szemantikus keresés (19) szemantikus kereső (9) szentimentelemzés (37) szöveganalitika (6) szövegbányászat (19) társadalomtudomány (7) tartalomelemzés (56) tartalomjegyzék (6) tematikus kereső (19) topik modellek (6) twitter (15) Twitter (18) vertikális kereső (9) vizualizáció (13) yahoo (27) Címkefelhő

A blog tartalmai CC licenc alá tartoznak

Creative Commons License
Kereső Világ by Precognox Kft. is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at http://kereses.blog.hu/.
Permissions beyond the scope of this license may be available at http://precognox.com/.

A Kereső Világ blogon közölt tartalmak a Precognox Kft. tulajdonát képezik. A tartalom újraközléséhez, amennyiben nem kereskedelmi céllal történik, külön engedély nem szükséges, ha linkeled az eredeti tartalmat és feltünteted a tulajdonos nevét is (valahogy így: Ez az írás a Precognox Kft. Kereső Világ blogján jelent meg). Minden más esetben fordulj hozzánk, a zoltan.varju(kukac)precognox.com címre írt levéllel.

Creative Commons License

Nevezd meg! - Ne add el! - Ne változtasd!

 

Honnan tudja a Google, hogy mit keresünk?

2021.04.26. 15:44 Szerző: Hódi Péter Címkék: keresés internetes keresés algoritmus keresés problémái elgépelés keresőmotor lekérdezés Google

google_kereses_kereses.png


Közel húsz évvel a Google kereső első helyesírás-ellenőrző rendszerének bevezetése után továbbra is hatalmas kihívás a Cég számára a keresőfelületen begépelt kifejezések (gyakran teljes mondatok) értelmezése.

Problémák a kereséseknél

Mielőtt a Google kereső elkezdhetné keresni a releváns találatokat, először tudnia kell, hogy valójában milyen információ után kutat a felhasználó. Ehhez meg kell állapítani a keresési kifejezések helyesen írott formáját. Ez azonban nem kis feladat, hiszen ezt számos körülmény nehezíti, így többek között az alábbiak:

  • a keresések 10%-a hibásan gépelve kerül a keresőablakba
  • gyakran több kifejezés együttesével keres a felhasználó
  • szinte naponta jelennek meg újabbnál újabb kifejezések
  • időről-időre módosulnak a helyesírási szabályok.

Helyesírási hibák

Helyesírási hibáink általában két fő kategóriába sorolhatók: konceptuális és elgépelési hibák. Konceptuális (fogalmi) hibákat akkor követünk el, ha nem vagyunk biztosak abban, hogyan kell az adott kifejezést helyesen leírni, így megpróbáljuk a legjobb "tippünket" használni a keresés során. Az elgépelési hiba pedig természetesen a a számítógépes klaviatúra (billentyűzet) hibás használatából ered. Ilyenkor a "félregépelt" keresési kifejezéssel indítjuk meg a lekérdezést. Az okostelefonok térhódításával egyre gyakoribbá váltak az utóbbi hibák, köszönhetően annak, hogy a számítógépes billentyűzettel összehasonlítva jóval nehézkesebb a gépelés a kisebb "digitális billentyűkkel". A Google többek között ezért is tapasztalt több mint 10 000 különböző téves lekérdezést a YouTube-ra történő kereséseknél. Ezek közül néhány példa: „ytoube”, „7outub”, „yoitubd” és „tourube”.

billentyuzet.jpg

Jobb modellekkel a sikeres keresésért

Annak ellenére, hogy mennyire gyakoriak a helyesírási hibák a keresés során, sok hibás lekérdezés csak egyszer fordul elő, ezek pedig komoly kihívást jelentenek. Függetlenül attól, hogy milyen helyesírási hibát követett el a felhasználó, a Google keresője rendszerint megtalálja a módját, hogy azt megértse.
Korábban ezeknek a soha nem látott elírások megoldásakor a Google a billentyűzetkiosztást vette figyelembe. Például, ha a felhasználó megpróbálta beírni az „u” betűt, de hibát követett el, akkor nagyobb valószínűséggel írta be az „z” betűt, mint a „v”-t, hiszen az "u" és a "z" szomszédos billentyűk a klaviatúrán. A Google korábbi modellje azt az általános koncepciót alkalmazta, hogy a keresési kifejezésen betűnként haladva számos verziót is vizsgált, tekintetbe véve a lehetséges elgépeléseket. mindezt addig folytatva, amíg be nem azonosította a legvalószínűbb (helyettesítő) kifejezést. Bár ez a megközelítés az elgépelési hibák kiküszöbölését célozta, mégis hatékonyan kezelte a konceptuális hibákat is.

Megoldás az elgépelés problémájára vállalati keresés esetén

Az olyan keresőrendszerek, mint például a Precognox által kifejlesztett TAS Vállalati kereső, rendelkeznek loganalízáló modullal, amelyekkel nyomonkövethetőek az elvégzett lekérdezések, így többek között a találat nélküli keresések. Amennyiben ezek között találunk nyilvánvalóan elgépelt kifejezéseket, akkor ezeket összeköthetjük a helyesen leírt formájukkal, így ha a felhasználó ismét a helytelenül gépelt formátummal keresne, akkor is képes a keresőmotor megjeleníteni a helyes lekérdezésnek megfelelő találatokat.

 elgepeles_hozzaadasa_a_tas_thesaurus_managerben.jpg

Elgépelés felvétele a TAS Thesaurus Managerben

 

A gépi mélytanulás terén elért haladásnak köszönhetően ma már hatékonyabb módszert alkalmaz a Google az indított keresések megértésére. A tavalyi év végén került bejelentésre az az új algoritmus, amely mély neurális hálót használ, jobban modellez és ritkán előforduló, illetve egyedi helyesírási hibákból (is) tanul. Ez az előrelépés lehetővé tette a Vállalat számára, hogy több mint 680 millió paramétert tartalmazó modellt legyenek képesek lefuttatni két milliszekundum alatt, így nyújtva zavartalan keresési élményt a felhasználóknak.

És honnan tudják a Google rendszerei, hogy mit keres valaki, még akkor is, ha korábban soha nem látott elírással találkozik a rendszer?

A fenti kérdés megválaszolásakor jön képbe maga a lekérdezés mögött meghúzódó kontextus. A Google természetes nyelvmegértési (NLU - Natural Language Understanding) modelljei összefüggéseiben vizsgálják meg az adott keresést, így például a lekérdezésben szereplő szavak és betűk egymáshoz való viszonyát. Rendszereik azzal kezdenek, hogy először megfejtik vagy megpróbálják megérteni a teljes lekérdezést. Ez alapján generálják a legjobb helyettesítő opciókat a lekérdezésben elgépelt szavakra.

A lekérdezés javítási opciói

A Google Kereső használatakor a rendszer már a keresési kifejezés begépelésekor is ajánlásokkal segít, azonban a felhasználók számos esetben nem élnek ezzel a lehetőséggel. Ilyenkor nagyobb a hibázási lehetőség és szükségessé válhat a lekérdezés javítása, módosítása.
A lekérdezések lehetséges javítási formái különböző módokon jelennek meg a Google Keresőben. Amikor eléggé biztos az algoritmus abban, hogy mit keres a felhasználó, és szinte nyilvánvaló, hogy elgépelés történt, akkor udvariasan megkérdezi: "Erre gondolt?", és egyúttal megmutatja azt az alternatívát, amelyet szerinte keresni szerettünk volna. Amikor teljesen biztos a rendszer abban, hogy helyesen azonosította az elírási hibát, automatikusan megjeleníti a találatokat annak alapján, amit az összeállított lekérdezés kontextusba helyezése után az algoritmus helyesnek ítélt meg. Ebben az esetben a lekérdezés korrigálásáról azonban mindig tájékoztatja a felhasználót, és módot kínál arra, hogy visszatérjen az eredetileg begépelt (összeállított) kereséshez és azt futtassa.

Tehát a Google a fent leírt módszerek segítségével “tudja”, hogy valójában mit keres a felhasználó. Természetesen a tanúsított felhasználói viselkedés és a futtatott keresések alapján a Google folyamatosan fejleszti keresőrendszerét a felhasználói élmény és a hatékonyság érdekében. Éppen ennek a folyamatosan fejlődésnek köszönhetően érezzük egyre gyakrabban azt, hogy a Google valójában tudja, mit is keresünk.

 

Amennyiben többet szeretne a témáról megtudni, kérjük olvassa el a Pandu Nayak tollából származó cikket, amely a Google Blog oldalán jelent meg, és amely jelen blogbejegyzésünk alapjául szolgált.

 

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Hogyan valósítható meg a szöveges tartalmak érzelmi tartalom szerinti szűrése?

2021.04.08. 07:55 Szerző: Hódi Péter Címkék: szűrő keresőmotor szentiment szentimentelemzés hangulatelemzés érzelmi tartalom

hangulatelemzes.jpg
Mi is az a szentiment?

Valójában a szaknyelvben a szentimentet a szöveges tartalmak hangulatának kifejezésére alkalmazzuk. Általában a szentiment skála a nagyon pozitívtól a nagyon negatívig terjed, a szentimentelemzéssel kapott pontszámok osztályozásával több kategóriába sorolva.

Többnyire 3 vagy 5 kategória kerül definiálásra, ezek a következők:

  • nagyon pozitív
  • pozitív
  • semleges
  • negatív
  • nagyon negatív.

hangulatelemzes2.jpg

Miért van szükség szentimentelemzésre?

A szentimentelemzés segítségével a számunkra releváns szöveges tartalmakhoz hangulati értékeket társíthatunk. Ez fontos lehet például akkor, amikor egy közösségi médiás posztunknál megjelenő hozzászólásokról szeretnénk megtudni, hogy azok negatívak, vagy éppenséggel pozitívak. Ugyanez igaz lehet akár egy publikációhoz írt megjegyzések esetében is.

Ezeket a tartalmakat - lehetnek ezek többek között dokumentumok, cikkek, email-ek - a hangulati “pontszámok” alapján kategorizálhatjuk, így megtudhatjuk, hogy ezeknek milyen a kicsengése.

Hogyan válnak a tartalmak szűrhetővé szentiment kategória alapján?

A szentimentelemzéssel kapott értékeket kategóriákba sorolhatjuk, az elemzett tartalmak mindegyike pedig valamelyik ilyen előre definiált kategóriába fog tartozni. Ezek a hangulati kategóriák innentől kezdve szűrőként funkcionálhatnak a keresőmotor felületén így lehetővé téve, hogy egy keresési kifejezésre kapott találatok számát tovább szűkítsük.

A szűrő mellett megjelenő találati számok már előre jelzik, hogy az adott hangulati kategória kiválasztásával hány találatunk lesz. (Ezek a számok már önmagukban is felhasználhatóak az adott keresési kifejezéssel kapcsolatos tartalmak elemzésére, hiszen a találatok mennyisége megmutatja, hogyan oszlanak meg a találatok az egyes hangulati kategóriák szerint.)

hangulati_szurok_a_tas_vallalati_keresoben.png


Válasszuk ki egyszerűen, hogy milyen hangulati kategóriába tartozó tartalmakra vagyunk kíváncsiak, ezzel szűkítve le találati listánkat! Innentől kezdve kizárólag a kiválasztott hangulati kategóriáknak megfelelő találatok lesznek láthatóak.

A módszer kiválóan alkalmas abban az esetben, ha csak pozitív tartalmakra vagyunk kíváncsiak, de akkor is hasznos, amennyiben csak a negatív kicsengésű szövegek relevánsak számunkra, például egy személlyel kapcsolatos vélemények, értékelések esetén.

A bejegyzésünkben található képernyőképek a Precognox által fejlesztett TAS Vállalati keresőjében megvalósított szentiment szerinti szűrést mutatják be, az integrált szentimentelemzés a Neticle megoldása.

Tudjon meg többet korábbi bejegyzésünkből arról, hogy mire jó a szentimentelemzés.

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Mit tehetünk zsarolóvírus támadás esetén?

2021.03.12. 13:18 Szerző: Hódi Péter Címkék: adatvédelem vírus adat kiberbűnözés kiberbiztonság big data zsarolóvírus

zsarolovirus.jpg
A digitalizáció rohamos térnyerésével egyre több nélkülözhetetlen személyes és üzleti adatunk keletkezik, így azok védelme is egyre fontosabbá válik. Az adatainkhoz történő hozzáférés alapvető fontosságúvá vált és erre az egyik legnagyobb fenyegetést a zsarolóvírus jelenti, ezt bizonyítja az is, hogy a tavalyi évben jelentősen megnőtt a zsarolóvírus támadások száma, és egyes becslések szerint az esetszám 715%-ra emelkedett 2019-hez képest, ezért az ilyen jellegű vírusok elleni védekezés kiemelt jelentőséggel bír a vállalkozások esetében. Ráadásul a cég méretének növekedésével összefüggően a zsarolóvírus által okozott kár is exponenciálisan megnőhet - gondoljunk csak a big data megoldásokat használó vállalatokra - így kijelenthető, hogy a nagyobb cégeket érheti a jelentősebb kár. Ez persze nem jelenti azt, hogy a mikro-és középvállalkozásoknak nem kellene a témával foglalkozniuk és felkészülni egy zsarolóvírusos támadásra.

Hogyan működik a zsarolóvírus támadás?

Első lépésként a támadó - személy vagy szervezet - megkeresi a személyes vagy vállalati hálózatba jutás módját. Amennyiben sikerrel jár, akkor felderítést végez, hogy megnézze, hol vannak a hálózat legértékesebb adatai. Ezek után telepíti a vírust, melynek segítségével blokkolja az eredeti felhasználó hozzáférését. Ez vonatkozhat bizonyos fájlokra, mappákra, alkalmazásokra, de akár az egész rendszerre is. A támadás érinthet egy eszközt, de akár komplett hálózatokat is. Amint az eszköz / hálózat tulajdonosai rájönnek, hogy az adatok vagy a teljes rendszerek már nem állnak rendelkezésre, akkor kezdődik a zsarolási “üzlet”.

szamitogepes_zsarolo.jpg

Milyen fő kérdéseket vet fel egy zsarolóvírus támadás?

Egy zsarolóvírus támadás bekövetkezése számos kérdést vet fel. Ezek közül a legfontosabbak:

  • mekkora az okozott kár? (mennyi és milyen minőségű adathoz szűnt meg a hozzáférésünk?)
  • hogyan nyerhetjük vissza adatainkat?
  • mit tett a támadó a titkosításon kívül?
  • hogyan tudjuk megakadályozni, hogy ez megismétlődjön?

A fenti kérdésekre adott válaszok alapvetően meghatározzák, hogy mit tehetünk, így azt is, hogy mit tegyünk, amennyiben szembesültünk a zsarolóvírus okozta helyzettel.

Milyen lehetőségek közül választhatunk?

Az okozott kár felmérése után tudunk foglalkozni azzal, hogy milyen opciók állnak rendelkezésre. Ezek lehetnek az alábbiak:

  • szerencsés esetben saját házon belül megoldható a probléma, például amennyiben rendelkezünk backup megoldással, tehát biztonsági mentéssel, így az eredeti állapot visszaállítható, vagy
  • belső megoldás hiányában kifizetjük a zsaroló által követelt összeget és bízunk abban, hogy újra visszanyerjük az adatainkhoz történő hozzáférést.

A meghozott döntést természetesen számos körülmény befolyásolhatja, amelyek lehetnek technikai, erkölcsi vagy éppen jogi természetűek. Az azonban egyértelmű, hogy a megoldás keresésén túl le kell vonnunk a konzekvenciákat és több energiát, illetve figyelmet kell szánnunk adataink védelmére, ha azok alapvető fontosságúak személyes vagy üzleti okokból eredendően. Mindenképpen érdemes szakemberhez fordulni, különösképpen olyan esetekben, amikor nagy mennyiségű (big data) és / vagy harmadik féltől származó adatokkal dolgozunk. Ahhoz pedig, hogy üzletfeleink számára biztonságos partnernek számítsunk, érdemes megfelelni az adatbiztonsági kritériumoknak és megszerezni a megfelelő kiberbiztonsági tanúsítványt.

Amennyiben többet szeretne a témáról megtudni, kérjük olvassa el a Dr. Brian Carrier és Brian Moran tollából származó cikket, amely a CyberTriage oldalán jelent meg, és amely jelen blogbejegyzésünk alapjául szolgált.

Képek: Pixabay

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Hogyan valósítható meg ember és gép együttműködése a bűnüldözésben?

2021.03.01. 12:41 Szerző: Hódi Péter Címkék: gép adat ember intuíció mesterséges intelligencia rendvédelem bűnüldözés adatvagyon adatvizualizáció intelligens keresés


A technikai fejlettség mai fokán egyelőre téves módszer lenne, amennyiben az eddig emberek által elvégzett feladatokat teljes mértékben gépekre, illetve a mesterséges intelligenciára bíznánk. Be kell látni, hogy igazán eredményesek jelenleg akkor lehetünk, ha az ember és gép munkakapcsolatában mindkét “fél” erősségeit aknázzuk ki. Mit is jelent mindez? Az ember adja a humán oldalt, például az intuíciót, a gép pedig elvégzi az ember számára rendkívül időigényes és fárasztó folyamatokat. A bűnüldözés az egyik olyan folyamat, ahol hatványozottan igaz a fenti kijelentés. Ezen a területen rendkívül sok a feldolgozandó információ, amelyben a gép valóban hatékonyabb, de megfelelő felderítési eredményt kizárólag úgy lehetséges elérni, ha az emberi tapasztalat, megérzés és következtetőképesség által vezérelt a folyamat.

adatbol_informacio.jpg

az adattömegből kell kinyerni az értékes információt

Hatékony adatvezérelt döntéshozatal

Az üzleti világban a megfelelő döntések alapja a valós, értékes és jól hasznosítható adat. Nincs ez másképp a bűnüldözés esetében sem, hiszen egy ügy felderítése csakis a rendelkezésre álló valid adatok alapján lehetséges. Ezen adatok gyűjtését, tárolását, szortírozását, feldolgozását ma már szinte csak megfelelő szoftverekkel felvértezett számítógépek végzik, kiegészülve többek között az emberi erőforrást igénylő adatrögzítéssel - gondoljunk csak a korábbi írott szövegeket tartalmazó akták, dossziék digitalizálására (bár ezen a területen is már megjelentek az automatizált megoldások, például az optikai karakterfelismerés alapú szöveges tartalom feldolgozás). Az adatokból történő információkinyerés azonban az ember feladata, hiszen a gép nem tudja meghatározni, hogy egy ügy szempontjából valójában mely információk vagy azok relációi fontosak és hasznosak. Az adatokból ilyen, intuitív módon kinyert információk segítségével pedig már meghozható a döntés. Így lesz az adatvezérelt döntéshozatal valóban hatékony.

ujjlenyomat.jpg

az ujjlenyomat is a fontos adatok közé tartozik

Nézzünk egy példát!

Egy csalássorozat esetében a gép - algoritmus segítségével - könnyedén felismer egy csalási mintát, melyet jelezhet a bűnüldöző szerv illetékes munkatársának, aki ez alapján utánajárhat, nyomozhat, hogy valóban csalás történt-e. A további műveleteket tehát már az ember végzi. A példa jól mutatja, hogyan működhet valóban hatékonyan az ember-gép kooperáció.

Állandó körforgásban

A fenti esetben tételezzük fel, hogy ugyan a csalás elkövetői rendőrkézre kerülnek, de fény derül arra is, hogy további csalásokat is elkövettek, amelyeket a gép nem tudott beazonosítani, mert a csalási mintázat nem volt felismerhető az algoritmus számára. Ilyenkor az ember munkájára van ahhoz szükség, hogy egy fejlettebb algoritmust alkosson meg, amellyel a gép is jobb hatásfokkal látja el feladatát. Természetesen ez oda vezet, hogy a gép az eddigieknél több esetet fog felismerni és jelezni. Ezen esetek, ügyek felgöngyölítése során pedig egyre nagyobb tapasztalat keletkezik, amelyek hozzájárulnak ahhoz, hogy az ember még hatékonyabb gépi megoldást dolgozhasson ki. Így valósul meg az a körforgás, amellyel egyre hatékonyabbá válik az ember és a gép közös munkavégzése.

Mi a helyzet a mesterséges intelligenciával?

Azt szokás manapság mondani, hogy a mesterséges intelligencia ugyan mesterséges, de nem intelligens. Alapvetően azért van ez így, mert ezekből a rendszerekből továbbra is hiányzik az az érték, amelyet egyelőre csak az emberre jellemző: a tapasztalat, az intuíció vagy éppen az elvonatkoztatás képessége.

ember_es_gep.jpg

ember és gép együtt hatékonyabb

Hol tart most az ember és a gép kapcsolata a bűnüldözésben?

A bűnüldözés során alkalmazható megoldások köre folyamatosan bővül. Számos részfolyamat van, ahol ezek a megoldások komoly segítséget jelentenek:

  • eddig csak kézzel írott formában elérhető fizikális dossziék, akták digitalizálása, feldolgozása
  • online adatgyűjtés és címkézés
  • az összeállított adatvagyonban történő intelligens keresés, adatbázis-lekérdezés
  • adatvizualizáció
  • mintafelismerés

Magától értetődő, hogy olyan, szinte mindenki számára elérhető alkalmazások, mint a Google kereső, a közösségi média platformok is segítségül szolgálnak a bűnüldözés során, azonban a valódi hozzáadott értéket mindig az egyedi megoldások (adatgyűjtő, intelligens kereső, címkéző, további szöveganalitikai, adatvizualizációs és egyéb eszközök) és a speciális tudással rendelkező humán erőforrás jelentik.

Mindaddig, amíg a szakmai tapasztalatra és logikus következtetésekre alapozva az ember végzi a döntéshozatalt, a gépek (programok, algoritmusok) pedig elvégzik az ember számára túl időigényes és emiatt humán erőforrás pazarló feladatokat, addig jó úton jár az ember-gép kapcsolat, legyen szó bármely szakmai területről. Azt majd az idő múlásával fogjuk megtudni, hogy milyen további folyamatok esetén vonható be nagyobb mértékben a mesterséges intelligencia.

Amennyiben többet is szeretne megtudni a rendvédelem, illetve az állami szervek és az adatok világának összefonódásáról, akkor hallgassa meg az IVSZ digi talk podcast-jét a Palantir Technologies titokzatos világáról.

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Könyvajánló: Bevételnövelés SEO-val. Ferge Balázzsal, a könyv szerzőjével beszélgettünk.

2021.02.11. 11:51 Szerző: Hódi Péter Címkék: keresőoptimalizálás könyvajánló internetes keresés SEO Ferge Balázs

bevetelnoveles-seo-val-konyv-fedolap.png
A SEO területéről már szinte mindenki hallott vagy éppen olvasott egy-két cikket. Van aki kihasználja a benne rejlő lehetőségeket és van aki alábecsüli jelentőségét. Az azonban biztos, hogy nagyon könnyű eltévedni a világában. Gyakran egy-egy “jó tanács” többet árt, mint használ, hiszen jól tudjuk, hogy a 10 millió szakértő országában élünk, és nincs ez másképp a keresőoptimalizálás területén sem. Ilyenkor jöhet jól egy olyan könyv, amely mögött komoly szakmai tudás és tapasztalat húzódik meg. Pontosan ilyen könyv a Bevételnövelés SEO-val. Ferge Balázzsal, a könyv szerzőjével beszélgettünk, aki nem mellesleg a Keresővilág Blog-ot készítő Precognox saját honlapjainak SEO szakmai partnere is, így munkájáról és szakértelméről első kézből tudunk pozitív visszajelzést adni.

Olvasóként mit vársz egy könyvtől?

Magánemberként és vállalkozóként is szívesen olvasok. Vállalkozóként természetesen olyan könyveket keresek, ami olyan témáról szól, amiben nekem nincs túl sok tapasztalatom, tudásom. Számomra azok voltak az igazán értékes könyvek a vállalkozásom szempontjából, amik konkrét, gyakorlati tippeket tartalmaztak. Amikor olvastam az adott könyvet, akkor azonnal ki is tudtam próbálni, amit olvastam. Így éreztem azt, hogy se a pénz, se az idő nem volt felesleges, amit a könyvre szántam, hiszen egy vállalkozónak hatékonynak kell lennie.
Ezért teljesen természetes volt, hogy a saját, SEO témájú könyvemnek is azonnal használható tudást kell átadnia. Ez lehet konkrét beállítás, tipp, módszer vagy olyan felfogásmód, amivel megközelítve a keresőoptimalizálás témáját, sokkal eredményesebb lehet az olvasó.

Mi a SEO? A SEO a weboldal optimalizálását jelenti, hogy minél több látogatót érjen el, minél hatékonyabban. Ezzel növelve az ügyfelek, vásárlók számát. - Ferge Balázs

Miért pont a SEO?

A keresőoptimalizálás az egyik legnépszerűbb online marketing eszköz. Sokan használják több-kevesebb sikerrel. Sokan próbálják még sikeresebben csinálni és még több ügyfelet, vásárlót hozni vele. Annak ellenére, hogy rengeteg cikk és előadás készült és szintén sok tanfolyamot el lehet végezni, mégis a weboldalak nagy része számos hiányossággal küzd SEO téren.
Éppen ezért hat évvel ezelőtt úgy gondoltam, hogy van keresnivalóm ebben a szakmában és tudok olyan tudást és tapasztalatot összegyűjteni, amivel kis- és középvállalkozások számára értéket tudok adni. Ez az érték pedig konkrét bevételnövekedésben mérhető számukra.
Ez olyannyira így lett, hogy az egy személyes szakértői vállalkozásból öt év alatt mára már oda jutottunk, hogy három szövegíró, egy marketing asszisztens és egy webfejlesztő együttműködésével teremtünk ma is értéket ügyfeleink számára. Az évek során több száz weboldal, több száz téma és iparág kulcsszavai terén szereztünk tapasztalatot. Mi működik, mi nem működik, mivel kell foglalkozni és mivel nem?
Ezt a tapasztalatot szerettem volna átadni egy olyan könyvben, aminek az elolvasásával már konkrét eredményeket tud elérni mindenki, aki saját maga szeretne fejlődni. Illetve segítséget nyújtani annak, aki ki akarja szervezni ezt a feladatot, de nem tudja, hogy mitől lesz sikeres, mit várjon el tőle. Ezért ezzel a könyvvel képbe kerül. Tudni fogja, hogy mi az a SEO és segítséget kap a kiszervezéshez.

Hogyan épül fel a könyv?

A Bevételnövelés SEO-val könyv minden jelentős részét bemutatja a keresőoptimalizálásnak. Az Olvasó teljes képet kap arról, hogy...

  • Kezdő szinten elinduljon és megcsináljon minden fontosabb beállítást.
  • Milyen területeken kell fejleszteni a weboldalt?
  • Milyen összetevőkből áll a keresőoptimalizálás?
  • Mit kell tenni az igazán jó SEO eredményekért?
  • Hogyan készítsen keresőre optimalizált tartalmat?
  • Milyen eszközöket használjon?
  • Hogyan használja az alapvető Google eszközöket?
  • Hogyan és hol talál létfontosságú információkat a weboldala teljesítményéről?
  • Hogyan szervezheti ki a keresőoptimalizálást? Mit várjon el egy szakembertől?

Tehát a könyv olvasását úgy javaslom, ha közben a gyakorlatban is mindenki ki tudja próbálni és csak akkor halad tovább a könyvben, ha az adott részt megvalósította.

Mit üzensz az Olvasóknak?

Remélem a könyv hozzájárul a Kedves Olvasó sikereihez és egyúttal sikeres vállalkozást, cégépítést kívánok!

Tudnivalók a könyvről:

Cím: Bevételnövelés SEO-val
Szerző: Ferge Balázs, SEO stratéga
További információk a könyvvel kapcsolatban: https://bevetelnovelesseoval.hu/

A Kereső Világ a Precognox Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

süti beállítások módosítása