"Ali Algoritma Uzmanı" derin öğrenme, endüstrinin teknoloji yinelemesini 100 kat artıracak, GraphDL'nin geniş uygulamaları var
Xinzhiyuan Raporu
Kaynak: IJCAI Workshop
Yazar: Li Jingyi
Xin Zhiyuan Rehberi IJCAI 2018 sitesinde, Alimama, tema olarak Ad Tech ile bir Workshop düzenledi.Alimama kıdemli algoritma uzmanı Zhu Xiaoqiang ve kıdemli algoritma uzmanı Lin Wei, endüstriyel görüntülü reklamcılık ve arama reklamcılığı alanına derin öğrenmeyi tanıtmanın inovasyonunu ve keşfini paylaştı.
Yapay zeka endüstrisi, akademi ve araştırmanın sürekli entegrasyonu ile, işletmeler ve akademik konferanslar arasındaki işbirliği daha sık ve çeşitli hale geldi. Daha önce Xinzhiyuan, IJCAI Uluslararası Reklam Algoritması Yarışması'nda Çin takımının birinci, ikinci ve üçüncü sırada yer aldığını bildirmişti. Bu yarışma aslında Ali Group ile IJCAI arasındaki bir işbirliği projesidir Ali, IJCAI platformu aracılığıyla daha fazla kişinin dikkatini Ali'ye çekmekte ve IJCAI, Ali'nin rekabeti aracılığıyla IJCAI için daha fazla kişinin dikkatini ve desteğini çekmektedir.
IJCAI (Uluslararası Yapay Zeka Konferansı), yapay zeka alanında makine öğrenimi, hesaplama sürdürülebilirliği, görüntü tanıma, ses teknolojisi, video teknolojisi vb. Konularını kapsayan en iyi akademik konferanslardan biri olarak kabul edilir ve küresel yapay zeka endüstrisi üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. güç.
Bu yılki kooperatif yarışmasına Alimama ev sahipliği yapıyor. Alibaba altında büyük bir veri pazarlama platformu olan Alimama, Alibaba'nın devasa işlem sahnesindedir ve zaten yapay zeka alanında bir yerleşim planı oluşturmuştur.Süper büyük ölçekli bir öğrenme modeli oluşturmuştur ve her gün yaklaşık 100T veriyi, yüz milyarlarca eğiterek eğitmektedir. Örneklem.
IJCAI 2018 sitesinde Alimama, tema olarak Ad Tech ile bir atölye çalışması başlattı. Alimama kıdemli algoritma uzmanı Zhu Xiaoqiang, kıdemli algoritma uzmanı Lin Wei , Görüntülü reklamcılık teknolojisi Eşleştirme ve Sıralama'nın en önemli iki teknik modülünü örnek alarak, endüstriyel görüntülü reklamcılığa ve arama reklamcılığına derin öğrenmeyi getirmedeki yeniliklerini ve keşiflerini paylaştı.
Derin öğrenme, endüstrinin teknoloji yinelemesini 10 ila 100 kat artıracak
Zhu Xiaoqiang konuşmasında görüntülü reklamcılığın İnternet endüstrisindeki ana pazarlama modellerinden biri olduğunu söyledi. Alibaba, afişler, tek ürünler, bilgi akışı gönderileri vb. Gibi çeşitli görüntülü reklam formatlarına sahiptir. Alinin sistemine her gün yüz milyonlarca kullanıcı erişiyor. Ekibin, her kullanıcının kişiselleştirilmiş ilgi alanları ve görüntüleme tercihleri için on milyonlarca reklam setinden on milisaniye içinde en iyi eşleşen sonuçları bulması gerekiyor.
Son derece büyük ölçekli veriler ve son derece doğrusal olmayan sorun, görüntülü reklamcılık teknolojisi için büyük bir zorluk oluşturmaktadır. Son iki yılda, Alimamanın ekibi yaratıcı bir şekilde görüntülü reklamcılık teknolojisine derin öğrenmeyi tanıttı, bağımsız olarak endüstriyel ölçekler için bir dizi uçtan-uca derin model geliştirdi ve görüntülü reklamcılık teknolojisindeki genel yeniliği destekleyerek dünyanın lider Seviye.
Zhu Xiaoqiang, derin öğrenmenin sektörde bir üretkenlik devrimi başlattığına inanıyor. Derin öğrenme çağında, model tasarımı bileşen hale geldi, optimize edilmiş yöntemler standart hale geldi ve Tasarım ve optimizasyon ayrılmıştır . Bu özellikler, derin öğrenmeyle temsil edilen yapay zeka teknolojisinin hızla yaygınlaşmasını sağlamıştır ve Tüm sektördeki teknoloji yinelemesinin hızını 1-2 büyüklükte artırdı .
"Son iki veya üç yılda, derin öğrenme, reklam, arama ve tavsiye gibi temel endüstriyel sahnelerde çılgınca büyüdü ve 1.0 Nuggets dalgasını başlattı; gelecekte, derin öğrenmenin endüstriyel düzeyde altyapıya daha da iyileştirileceğine karar veriyoruz ve Zanaatkarlığın 2.0 çağında, teknolojinin gelişimi kaba yıkımdan rafine cilalamaya değişecek. "
Zhu Xiaoqiang şunları söyledi: "10 yıldan daha uzun bir süre önce, makine öğrenimi büyük bir ölçekte çekirdek endüstriye tanıtıldı ve böylece teknoloji için altın bir gelişim döngüsü yaratıldı. Derin öğrenme teknolojisinin yeni bir teknolojik büyüme turuna öncülük etmeye devam etmesini bekliyoruz."
Grafik tabanlı derin öğrenme yöntemlerinin geniş uygulama alanı vardır
Lin Wei konuşmasında, arama reklamcılığı senaryosunda geleneksel görüşün her zaman Eşleştirmenin ana optimizasyon hedefinin en uygun aday reklam setini bulmak olduğunu söyledi. Ekipleri bu hedefi yeniden tanımlıyor ve e-ticaret senaryosunda, Eşleştirmenin ana optimizasyon hedefinin, alaka düzeyi kısıtlamaları altında iş hedeflerini (beklenen gelir vb.) En iyi karşılayan aday reklam kümesini bulmak olduğuna inanıyor. Hedefin yeni anlayışına dayanarak, son yıllarda Eşleştirme algoritmasının iyileştirilmesi, geçiş treninin gelirini büyük ölçüde artırdı.
Lin Wei, Eşleştirmenin temel sorunlarının şu şekilde özetlenebileceğini ortaya koydu: 1) kullanıcının amacı ve aday reklamlar arasında bir bağlantı kurulup kurulamayacağının belirlenmesi ve 2) bağlantı gücünün tahmini.
Grafik, bu sorunu açıklamak için çok uygun bir yapıdır. Grafik tabanlı derin öğrenme yöntemleri, Eşleştirme'de geniş bir uygulama alanına sahiptir. .
Şu anda, Alimama süper büyük ölçekli heterojen grafik gösterimi öğrenmeyi destekleyen bir dizi algoritma oluşturdu ve bunu Eşleştirme üzerinde başarıyla uyguladı. Gelecekte, Grafik Tabanlı Derin Öğrenmenin yöntemlerini ve uygulamalarını daha da derinleştirecekler.
Günümüzde, Taobao sahnelerinde, görüntü faktörleri gittikçe daha önemli hale geliyor ve kullanıcı davranış kalıpları gittikçe daha karmaşık hale geliyor. Sıralama problemi (Sıralama) için, bazı geleneksel modellerin kullanıcı niyetlerini tanımada birçok sınırlaması vardır ve kullanıcıları daha iyi anlamak için daha karmaşık ve güçlü modellere ihtiyaç vardır. Alimama ekibi çok iyi ortaya koydu Görüntü ağı ve bellek ağı tasarım yöntemi , Sıralama modelinin kullanıcı niyetini tanıma yeteneğini artırın , Gerçek testlerden sonra iyi sonuçlar elde edildi.
Aynı zamanda, daha önce Cannes Uluslararası Yaratıcılık Festivali'nde lansmanı yapılan AI akıllı kopya, IJCAI'de bir kez daha dikkatleri üzerine çekti. Bu ürün, dikkat mekanizmasını, konum kodlamasını, kopyalama mekanizmasını vb. Bütünleştiren ve makinelerin insanlara metin yazımı yazmasını taklit etmesine olanak tanıyan derin bir sinir ağının Sequence2Sequence modeline dayanmaktadır.
Zhu Xiaoqiang, "Teknolojinin kendisi karmaşık ve sofistike değildir, ancak optimizasyonu sağlamak için teknoloji ve algoritmaları kullanarak sahnenin gerçek ihtiyaçlarına dayandığından, aynı zamanda teknoloji ve algoritmaların en büyük alanı göstermesine izin verir.
IJCAI konferansının baş sponsoru ve Sydney Teknoloji Üniversitesi'nde seçkin bir profesör olan Zhang Chengqi ve Alibaba Yapay Zeka Laboratuvarı'nda araştırmacı olan Nie Zaiqing de paylaşım için toplantıya katıldı.
Xinzhiyuan AI WORLD 2018 [Erken Kayıt Bileti] satışa çıktı!
Xinzhiyuan, AI WORLD 2018 konferansını 20 Eylül'de Pekin'deki Ulusal Kongre Merkezi'nde düzenleyecek ve Max Tekmark, Zhou Zhihua, Tao Dacheng, Chen Yiran ve diğerleri gibi AI liderlerini makine zekası ve insan kaderine dikkat etmeye davet edecek.
Konferans resmi web sitesi:
Şu andan itibaren 19 Ağustos'a kadar Xinzhiyuan sınırlı sayıda erken rezervasyon bileti satacak. Orijinali okuyun Bilet satın alın, küresel yapay zeka liderleriyle yakın iletişim kurun ve küresel yapay zeka endüstrisinin sıçrama aşamasındaki gelişimine tanık olun.
-
Aktivite hattı bileti satın alma bağlantısı:
-
Etkinlik satırı bilet alımı için QR kodu:
