xem kèo bóng đá hôm nay Lab, đồng tác giả bài báo được chấp nhận tại "RecSys2021", hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực hệ thống khuyến nghị - Nâng cao độ tin cậy của việc đánh giá ra quyết định bằng dữ liệu chiều cao -

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, Được niêm yết trên Phần đầu tiên của Sở giao dịch chứng khoán Tokyo: Mã chứng khoán: 4751) là đồng tác giả của bài báo có tựa đề ``Debiased'' của Shota Yasui, nhà nghiên cứu liên kết với xem kèo bóng đá hôm nay Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, Yusuke Narita, Giám đốc điều hành của Yale University và Hanjuku Virtual Co, Ltd, và Kohei Yada của Đại học Yale "Đánh giá ngoài chính sách cho các hệ thống khuyến nghị" sẽ được tổ chức tại "RecSys2021" (Hội nghị về Hệ thống khuyến nghị ACM), một hội nghị quốc tế trong lĩnh vực hệ thống khuyến nghị※1

``RecSys'' là hội nghị quốc tế nơi các nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư từ khắp nơi trên thế giới liên quan đến hệ thống đề xuất tập hợp lại, đồng thời ``KDD'' và ``SIGIR'' thảo luận về các ứng dụng của máy học và khoa học dữ liệu※2 Các bài báo được “xem kèo bóng đá hôm nay Lab” chấp nhận sẽ được trình bày tại “RecSys2021” được tổ chức vào tháng 9 năm 2021


■Nền tảng nghiên cứu
"Phòng thí nghiệm xem kèo bóng đá hôm nay" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ xem kèo bóng đá hôm nay liên quan đến tiếp thị nói chung, đồng thời đang giải quyết nhiều vấn đề kỹ thuật khác nhau, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành và học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật
Trong những năm gần đây, việc ra quyết định bằng cách sử dụng công nghệ học máy đã đóng vai trò quan trọng trong việc xác định chất lượng dịch vụ trong nhiều dịch vụ web khác nhau Đặc biệt, việc đánh giá và học tập mô hình bằng cách sử dụng "dữ liệu nhật ký ra quyết định" còn sót lại khi sử dụng học máy được coi là quan trọng trong ứng dụng học máy
Tại Phòng thí nghiệm xem kèo bóng đá hôm nay, chúng tôi đang tiến hành nghiên cứu chung với Yusuke Narita, Kohei Yada và những người khác từ Đại học Yale để áp dụng các phương pháp suy luận nhân quả và kinh tế vào việc đánh giá việc ra quyết định bằng công nghệ học máy và vào năm 2019Bài viết đồng tác giả được chấp nhận và trình bày tại AAAI


■Tóm tắt nghiên cứu luận án
Dựa trên những nỗ lực này, bài báo đồng tác giả đã được chấp nhận lần này “」※3Thích đề xuất hình ảnh quảng cáoPhương pháp đánh giá hiệu suất của thuật toán ra quyết định bằng công nghệ máy học trong “các tình huống mà dữ liệu được xử lý có nhiều chiều”

Đề xuất hình ảnh quảng cáo dựa trên nhiều dữ liệu khác nhau như phương tiện hiển thị và thông tin người dùng, do đó dữ liệu được xử lý ở mức cao Trong các tình huống xử lý dữ liệu nhiều chiều như vậy, việc phân biệt giữa các biến quan trọng trong đánh giá và các biến không quan trọng là cực kỳ khó khăn, vì vậy người ta hy vọng rằng học máy có thể được sử dụng để tự động thực hiện việc này
Tuy nhiên, trong lĩnh vực thống kê và kinh tế, người ta biết rằng việc chỉ sử dụng máy học sẽ không mang lại kết quả đánh giá cuối cùng thành công và một phương pháp có tên là Học máy kép/Debiased (DML) đã được đề xuất như một cách để giải quyết vấn đề này

Trong bài viết được chấp nhận này, bằng cách kết hợp DML này vào bài toán đánh giá quyết định,Cho phép đánh giá việc ra quyết định đáng tin cậy hơn bằng cách sử dụng dữ liệu nhiều chiềuTrong nghiên cứu này, chúng tôi không chỉ chứng minh hiệu suất cao này về mặt lý thuyết mà còn xác nhận nó bằng thực nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu phân phối quảng cáo thực tế


■Tương lai
Việc ra quyết định bằng cách sử dụng công nghệ máy học dự kiến sẽ được sử dụng rộng rãi hơn như vai trò trung tâm của các ứng dụng máy học trong doanh nghiệp Tại xem kèo bóng đá hôm nay Lab, chúng tôi sẽ tiếp tục hợp tác với ông Narita, ông Yada và những người khác về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trong các lĩnh vực kinh doanh quan trọng như vậy, cũng như nỗ lực nghiên cứu và phát triển nhằm hiện thực hóa công nghệ phân phối quảng cáo chất lượng cao hơn nữa

※1 
※2 
　　
※3