Tencent Advertising, hafife alınabilecek bir yapay zeka işi
Tencent Binhai Binası'ndan Li Gen
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
"Bu tür oyunlar gittikçe daha fazla olabilir."
Savunma ve ödüllerin ardından iki AI yetkilisi iç geçirdi.
Biri Chicago'daki Illinois Üniversitesi'nde seçkin bir profesör. Philip S. Yu Diğeri, Arizona Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi ve mühendisliği profesörü Huan Liu .
Makine öğrenimi veya veri madenciliği olsun, öğretim materyallerinden ve okullardan gelen sorunları çözmek için çok zayıf olduğunu, bu nedenle endüstri, eğitim ve araştırmayı birleştiren yerel rekabetlerin daha iyi olabileceğini içtenlikle umuyorlar.
Ve Tencent, duyarsızlaştırma veri setleri, bilgi işlem platformları ve cömert ödüller sağlamaya isteklidir.
İster duyarsızlaştırılmış gerçek iş verileri isterse temellendirilmiş gerçek uygulama senaryoları olsun, daha fazla yetenek öğrendiklerini uygulayabilir ve prestijli okulların dışındaki öğrenciler bile pratik sonuçlarıyla kendilerini kanıtlama fırsatına sahip olur - bu Bir değer, oyunun kendisini çok aşmış gibi görünüyor.
Onları bu kadar heyecanlandıran şey " 2019 Tencent Reklam Algoritması Yarışması ".
Üç yıllık kılıcı bileme: iş verileri, gerçek senaryolar
Tencent Reklam Algoritma Yarışması üst üste üçüncü kez düzenleniyor.
Bu yılın sorusu " Reklam maruziyeti tahmini ", Tencent Reklamcılığın gerçek iş senaryolarında reklam verenlere sunduğu önemli bir hizmet.
Sözde maruz kalma tahmini, reklamverenlere yeni reklamlar oluşturduklarında ve ayarlarını değiştirdiklerinde gelecekteki reklam maruz kalma etkileri için bir referans sağlamaktır.
Tahmin referansı sayesinde reklamverenler, teklif verme, hedefleme, zaman aralığı ve diğer ayarları, maruz kalma tahmini sonuçlarına göre önceden ayarlayabilir ve birkaç gün sonra bunları değiştirmek yerine kendi yayınlanma beklentilerine göre en uygun ayarları seçebilir, bu da kör optimizasyonu önleyebilir. Reklam optimizasyon döngüsünü etkili bir şekilde kısaltmaya, deneme yanılma maliyetini düşürmeye ve reklam efektinin reklamverenin beklenen aralığına en kısa sürede ulaşmasını sağlamaya çalışın.
Ancak böyle bir algoritma modeli oluşturmak kolay değildir.
Tencent Reklamcılık'tan Gerçek sahne Başka bir deyişle, performans reklamcılığı esas olarak görüntülü reklamcılıktır ve arkasındaki algoritma motoru esasen bir öneri çerçevesidir.
Teknik bakış açısı Diğer bir deyişle, kullanıcı popülasyonunun reklam kapsamının kapsamını, rekabet ortamının yoğunluğunu ve kendi nispi rekabet gücünü tanımlamak için önce nüfus hedefleme, teslimat süresi, seçilen trafik konumu, teklif verme yöntemi ve teklif verme gibi reklamcılık iş dilini dönüştürür. Seviye gibi ölçülebilir sayısal göstergeler.
Tencent Advertising, tarihte teklif verme sistemindeki çeşitli reklamların teşhir geçmişi üzerine eğitim alarak, reklamın gelecekteki teşhisini tahmin etme hedefine ulaşmak için, rekabet ortamının değişen eğilimini ve reklam rekabet gücü seviyesi ile nihai maruz kalma etkisi arasındaki gizli bağlantıyı öğrenmelidir.
Ve bu aynı zamanda Sanayi-Üniversite-Araştırma Kombinasyonu En iyi performans alanı.
Mevcut makine öğrenimi veya yapay zeka problemlerinin çoğu için hedef yön "tahmin" tir.
Esasen, tahmini hedefle ilgili özellik ifadesini bilinen geçmiş kayıtlardan çıkarır ve en yakın tahmini değere uyabilecek modeli eğitir.
Spesifik eğitim süreci, kayıp fonksiyonunun ve yinelemeli optimizasyon şemasının hesaplanması yoluyla sınırlı çözüm alanında en küçük hatayla en uygun çözümü arama sürecidir.
Aynı zamanda hedef kodlama, özellik istatistikleri, veri madenciliği, tarihsel çeviri ve model seçimi gibi bir dizi temel becerinin testidir.
Nereden geliyor, nereye gidiyor
Tencent Reklamcılık Başkan Yardımcısı Luo Zheng Bu rekabetin sadece iş senaryoları aracılığıyla endüstri-üniversite-araştırma alışverişi için fırsatlar yaratmadığını, aynı zamanda yarışma yoluyla daha fazla yeteneğin dikkatini çektiğini ve aynı zamanda kurumsal sosyal sorumluluğun bir parçası olduğunu söyledi.
Kolayca gözden kaçabilecek şey, Tencent'in reklam verisi işleme kapasitesinin ve iş senaryoları için çeşitli uygulama gereksinimlerinin sektörün ön saflarında olmasıdır.
Bir yandan, Tencent'in devasa hacmi ve sosyal medya statüsü altında, reklam verileri çok büyük. Reklamverenler, çeşitli hizmetlere ve uygulama senaryolarına ek olarak, veri madenciliği, özellik öğrenimi ve model algoritmaları gibi makine öğrenimi uygulamalarına büyük zorluklar getiren farklı reklam efektlerine ihtiyaç duyar.
Luo Zheng ayrıca, birçok üniversite öğrencisinin, arama ve öneri sistemlerinin, makine öğreniminin kutsanmasını gerektirdiğini bildiğini söyledi.
Ancak reklam ve pazarlamanın da makine öğrenimi uygulamaları için önemli savaş alanları olduğunu bilmiyor olabilirsiniz.
Öncelikle, Tencentin reklamcılık işi, kendisi makine öğrenimi için benzersiz bir veri temeli sağlayan büyük miktarda veriyle karşı karşıya.
İkinci olarak, reklamcılık işinin değerlendirme hedefleri çok nettir ve sonuç geri bildirimi bir bakışta nettir, bu da makine öğreniminin modelleri daha hızlı optimize etmesine ve yinelemesine yardımcı olabilir.
Son olarak, teknolojinin sürekli iyileştirilmesi, iş değerinin somutlaştırılması için de açıktır. Algoritma ne kadar iyi olursa, model o kadar güçlü olur ve bu da hem müşteriyi (reklamveren) hem de kullanıcı deneyimini iyileştirir.
Elbette teknolojinin işletmeye getirdiği değer, Tencent Advertising'in algoritma rekabetini sürdürmeye devam edebileceği itici güçlerden biridir.
Aslında 3 ay süren bu yarışma, yurtiçi ve yurtdışından toplam 10.571 kişinin katıldığı, veri madenciliği açısından dünyanın en çekişmeli yarışmalarından biri. ·
Tencent Advertising, kaynak sağlamanın yanı sıra, gerçek iş senaryolarında duyarlılığı azaltılmış veri setleri sağlar ve akıllı bir titanyum makine öğrenimi platformu sağlamak için Tencent Cloud ile işbirliği yapar ve kazananları gerçek parayla ödüllendirir.
Bu nedenle, bir algoritma yarışması düzenlemek için bir platform oluşturmak, kod yazmaktan ve modeli ayarlamaktan daha kolay değildir.
Ancak Luo Zheng, bu etkinliğin yapmaya değer olduğuna inanıyor ve yarışma veri setini akademik araştırmalar için açmak gibi rekabete dayalı daha dostane bir algoritma değişim ortamı sağlamak istiyor.
Tencent'te reklamcılık başkan yardımcısı, MIT'de Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nden mezun oldu. 2012'de Tencent'e katılmadan önce sekiz yıl boyunca Google'da çalıştı ve AdSense reklam sistemleri ile Google sözlük projelerinin Ar-Ge yönetiminden sorumluydu. Bu nedenle, endüstri ve yetenek teşviki için endüstri, eğitim ve araştırma entegrasyonunun öneminin farkındadır.
Ve Tencent'in reklamcılığı açısından, algoritma rekabeti aynı zamanda daha üstün yetenekleri çekmenin ve müşterilere işletmenin teknik gücünü göstermenin yollarından biridir.
Ancak her halükarda, endüstriden kaynaklanan, akademik çevreden yararlanan ve endüstri, akademi ve araştırma tarafından desteklenen bu tür rekabet, gittikçe daha sürekli erdemli çevreler göstermiştir.
Yarışmanın konukları, Amerika Birleşik Devletleri'nden uzaktan jüri üyeleri: Chicago'daki Illinois Üniversitesi'nden Seçkin Profesör Yu Shilun (Philip S. Yu) ve Arizona Eyalet Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Profesörü Huan Liu, Çin'in yapay zekasının karşı karşıya olduğu tarihsel fırsatlara yönelik duyguları dile getirdi.
Bir yandan, gittikçe daha fazla Çinli şirket akademiye geri vermek, böyle bir yarışmaya ev sahipliği yapmak için para ve kaynak harcamak, böylece daha fazla yetenek endüstri ve akademi ile birlikte egzersiz yapma ve öğrendiklerini uygulama fırsatı bulabilir.
Küresel AI gelişimine bakıldığında, sinir ağları 1980'lerin başlarında icat edilmiştir, ancak yalnızca ImageNet gibi veri kümelerinin ve rekabetlerin ortaya çıkması derin öğrenmeyi gerçekten ön plana çıkarabilir.
Bununla birlikte, Çinli şirketler İnternet ve mobil İnternet çağında gelişti ve şimdi daha fazla şey yapma kabiliyetine ve gücüne sahipler.Tencent gibi önde gelen şirketler bu tür şeyleri yapmaya isteklidirler ve ayrıca liderlik edip tüm sektöre fayda sağlayabilirler.
Öte yandan, bunun Çinli yetenekler için potansiyel fırsatları da var. "Çin yetenekleri zeki ve gayretlidir, ancak önceki teorik beceriler sağlam ve bu tür endüstriyel eğitim eksikliği, küresel rekabette kayıplara uğramak kaçınılmaz." Profesör Liu Huan paylaşım sırasında iç çekti. Karşılaşacak kadar şanslıydı. Profesör Shilun Yu'nun rehberliği ve desteği, sektörde bir yer edinmeye devam etmesine izin verdi.
Ama şimdi, Tencent Reklam Algoritması Yarışması gibi, kendisi de yetenek değişimi ve karşılıklı yardım için bir platform yaratıyor ve sektörde veya daha büyük platformlarda ihtiyaç duyulan işbirliği ve liderlik becerileri bu platformda kullanılabilir.
Bu nedenle, genel ortam olumlu olmaya devam ediyor ve bu nesil Çinli AI yeteneklerinin daha hızlı, daha güçlü ve daha kapsamlı büyüyebileceğine inanmamak için hiçbir neden yok.
AI yeni, zamanı geldi
Bu daha hızlı, daha güçlü ve daha kapsamlı AI geliştirme ortamı, bu sefer yarışmacılar tarafından derinden hissediliyor.
Bu "nihai savaş" ın savunma sahnesinde yarı finalden çıkan toplam 10 takım final testini yapmak için sahneye çıktı.
Önceki yıllardan farkı, bu yıl harici hakemlerin eklenmesine ek olarak, yerinde puanlama bağlantısının da sağlanmasıdır.Jüri, oyunculara adil ve şeffaf bir rekabet platformu sağlamak için oyuncuların yerinde stilini, kod kalitesini ve rekabet stratejilerini yerinde puanlayacaktır.
Ancak bu yarı final ilk 10, kimlik arka planı da oldukça ilginç.
Hepsi kolejlerden ve üniversitelerden gelmez ve tüm takımların bilgisayar geçmişi yoktur.
Örneğin, katılan ddw ekibinde, üç üyenin tamamı Xiamen Üniversitesi Ekonomi Okulu İstatistik Bölümünden öğrencilerdir. İlk kez AI ile ilgili yarışmalara katıldılar. Kodlama deneyiminden yoksun olmalarına ve yarışmada çok sıkıntı çekmelerine rağmen, yine de sorunun doğru bir şekilde anlaşılmasına güveniyorlar. , Problemi çözmekten başlayarak, optimize etmenin bir yolunu bulduk ve sonunda beşinci oldu.
Ayrıca telekomünikasyon iştiraki Sweet Orange Finance'ın DataAI ekibi de boş zamanlarını yarışmaya katılarak geçirdi. Takım kompozisyonları da çok ilginç.Tatlı Orange Finans'ın sahibi Fu Jianwen, çalışanları Zhang Jiansen ve Chen Xintong'u bir takım oluşturmaları için getirdi ve finalde dördüncü oldu. Ekip üyeleri, Sweet Orange'daki risk kontrol algoritmasından daha çok sorumlu. Bu yıl "tahmin" konusunu gördüler ve becerilerini denemeye karar verdiler ve ayrıca "daha fazla patronla tanışmayı umuyorum" dediler.
Mütevazı olsa da, iletişim kurmak ve arkadaşlarla tanışmak kesinlikle emsal değil.
Tüm süreçte, birçok takım başından beri tanıdıklarından dolayı takım oluşturmadı ve çoğu insan rekabet nedeniyle birbirini tanımıyor ve ayrıca yarışma değişim grubunda aynı fikirde takım arkadaşları bulup birlikte savaşacak.
Böylece birçok okullar arası ve hatta sınır ötesi kombinasyonları da görebilirsiniz.
Bu kez yedinci olan "yapay zeka geriliği" ekibinin Paris, Soochow Üniversitesi ve Elektronik Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden üç çekirdek üyesi var.
Paris'te çalışan Lu Jie, yarışmanın başlangıcını gördükten sonra işten sonra denemeyi umduğunu, önce yarışmaya kaydolduğunu ve ardından grupta finale çıkmak için birlikte çalışacak benzer düşünen iki ortak bulduğunu söyledi.
Farklı taraflarda olmaları nedeniyle, son savunmadan önce hepsi uzaktan çevrimiçi iletişimi sürdürüyorlar ve bu sefer, iyi takım arkadaşlarıyla "net bir arkadaş" ile yüz yüze görüşmek için Paris'ten Shenzhen'e özel bir yolculuk yaptı.
Nihayetinde planları finalde yedinci oldu ve yarışma onlara anılar ve uluslarötesi ve okullar arası işbirliğinin arkadaşlıklarını bıraktı.
Ek olarak, Tencent Reklam Algoritması Yarışması, yapay zeka ve makine öğrenimiyle ilgilenen bazı öğrencilerin araştırma ilgi alanlarını doğrulamalarına ve araştırmalarına devam etmek için güven bulmalarına da izin verdi.
2019 Tencent Reklam Algoritması Yarışması'nın 1 numaralı ve tek savunma ödülü, Harbin Teknoloji Enstitüsü'nden ikinci sınıf yüksek lisans öğrencisi Liu Yuyuan, Sun Yat-sen Üniversitesi Microsoft Araştırma Enstitüsü'nden doktora öğrencisi Guo Daya ve Wuhan Üniversitesi'nden ikinci sınıf yüksek lisans öğrencisi Wang He'den oluşan üç kişiden oluşuyor. takım--" Yu Yuyu ve Yu Yu "Takım, çeyrek finallerin ilk haftasından bu yana çok etkileyici sonuçlar elde etti. Bu yüksek enerjili takım nihayet nihai etapta en yüksek ödülü aldı.
Ve bu ekip aynı zamanda problem çözmede AI akademisyenlerinin sınırlarını "bilmeden" keşfetti. Algoritma modelinin cilalanmasında çeşitli boyutlarda veri kullandılar ve nihai sonuç diğer takımlardan daha güçlüydü.
Profesör Yu Shilun'un değerlendirmesine göre, onlar zaten kasıtlı veya kasıtsız olarak "geniş öğrenme" yöntemini kullandılar.
Bu yapay zeka dalgasının yeniden dirilişinden bu yana, derin öğrenme herkes tarafından biliniyor, ancak aslında, başka bir düzeyde, geniş öğrenme de yeni olanaklar getiriyor ve hepsi YZ gelişimini yeni boyutlara taşıyor.
Bu nedenle, endüstri, eğitim ve araştırmanın entegrasyonu bazen üst düzey bir kılavuz gibi gelebilir, ancak Tencent Reklam Algoritması Yarışması'nda oyuncular tarafından gösterilen sonuçlar aynı zamanda endüstri-üniversite entegrasyonunun gerekliliğini de kanıtladı.
Bu, organizatörün ve yarışmacıların daha fazla başarı duygusu kazanmasını sağlar.
Tencent Reklamcılığının Teknoloji Mikrokozmosu
Bunların arasında Luo Zheng, doğal olarak Tencent Reklam Algoritması Yarışması'nı dört gözle bekleyen kişi.
Tencent'in reklam teknolojisi ekibinin, kaz fabrikasında makine öğrenimi ve hesaplama gücü için en yüksek gereksinimlere sahip ekiplerden biri olması gerektiğini söyledi.
Tencent Reklamcılık önemli bir iş ekibi olmasına rağmen, aynı zamanda teknolojik keşiflerle de doludur.
Bunu her yıl algoritma yarışmasının zorluğu olarak kullanıyorlar.Sadece gerçek iş dünyasında önemli bir konuma sahip değiller, aynı zamanda keşfettikleri algoritmalar da endüstrinin ön saflarında yer alıyor - programcıların kendilerine meydan okumaya devam etme yollarından biri.
Luo Zheng, yapay zeka sisteminin bir reklamı değerlendirmesine izin vermek veya bir reklamın "güzelliğini" değerlendirmek veya görsel açıdan karşılık gelen bazı algoritma araştırmalarını yapmak gibi bazı ilginç araştırmaların dahili olarak başlatılacağını açıkladı.
Bir göz atın ve bütün leoparı görün. Bir algoritma rekabeti veya iç ilgi araştırması olsun, Tencent'in reklam teknolojisi birikiminin ve inancının özüdür.
Luo Zheng, yapay zeka gibi yeni teknolojilerin reklamcılık ve diğer veri açısından zengin alanları daha iyi ve daha ilgi çekici hale getirme fırsatları sunduğuna inanıyor. Ayrıca daha yüksek bir teknoloji düzeyini iyileştirmeyi umuyorlar. Reklam, enerji açısından daha verimli, diğer yandan kullanıcı deneyimini daha insani hale getiriyor.
Bununla birlikte, Goose Factory'nin tarzı düşük anahtarlıdır.Bu Tencent Reklam Algoritması Yarışması olmasaydı, daha fazla insan böylesine önemli bir AI savaş alanını hafife alıyor olabilirdi.
Tencentin 20. yıldönümünün arifesinde, "930" organizasyon yapısı reformu başlatıldı. Tencentin reklamcılık işi daha da entegre edildi ve iş ve ürünlerde teknolojinin daha önemli rolü vurgulandı.
Tencent Başkanı Liu Chiping, bu yılın Mayıs ayında Tencent Akıllı Pazarlama Zirvesi'nde Tencent reklamcılığının stratejik yükseltmesini şu şekilde tanımladı: Reklam + ", pazarlama hizmetlerinin reklam verenlere ve tüketicilere daha iyi değer sağlayabilmesi için toplamda dört" + "olmalıdır. İlki" + "" reklam + teknoloji "dir. Yapay zeka ve diğer teknolojiler sayesinde, müşterilerin etkili teslimat elde etmelerine, atıkları azaltmalarına ve daha yüksek bir kullanıcı deneyimine sahip olmalarına yardımcı olun.
Ve reklamcılık işi, dev Tencent'in gelirinde giderek daha önemli hale geliyor.
Tencent'in 2019 Q1 mali raporunda, çevrimiçi reklamcılık işinden elde edilen gelir yıllık% 25 artışla 13.377 milyar RMB'ye ulaştı. Sosyal ve diğer reklam geliri% 34 artarak 9.898 milyar RMB'ye ulaştı ve büyüme trendleri açısından istikrarlı bir şekilde ilerlemeye devam edecek.
Bu nedenle, Tencent ve teknoloji uygulamaları hakkında konuşursanız, gelecekteki büyük AI laboratuvarlarından daha fazlasını düşünebilirsiniz. Hafife alınabilecek bir yapay zeka işi olan Tencent Advertising dikkat çekiyor.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzündeki "işe alma" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri izleme
