AI Lab, bài viết chính được chấp nhận tại “ICLR 2024”, một hội nghị hàng đầu kèo tỷ lệ nhà cái lĩnh vực học sâu

"Phòng thí nghiệm AI" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ AI liên quan đến hệ thống đề xuất 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
Đặc biệt, nhóm nghiên cứu của chúng tôi kèo tỷ lệ nhà cái lĩnh vực máy học tiến hành nghiên cứu lý thuyết nâng cao và nghiên cứu ứng dụng bằng cách sử dụng dữ liệu nội bộ và bên ngoài, đồng thời cũng tập trung vào việc triển khai xã hội và đóng góp học thuật thông qua cộng tác với học viện và chính phủ
Hệ thống đề xuất là ABEMA, một chiếc tivi tương lai mới do AbemaTV Co, Ltd, một công ty con hợp nhất của công ty chúng tôi vận hành※4và nó đã mang lại nhiều kết quả hoạt động kèo tỷ lệ nhà cái các dịch vụ thực tế này

 

kèo tỷ lệ nhà cái nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp đề xuất mới nhằm tối đa hóa sự hài lòng của người dùng và lợi nhuận lâu dài kèo tỷ lệ nhà cái các dịch vụ toC
Hệ thống đề xuất kèo tỷ lệ nhà cái dịch vụ toC thường nhằm mục đích tối đa hóa sự hài lòng của mỗi người dùng kèo tỷ lệ nhà cái các hệ thống gợi ý truyền thống, mục tiêu này đạt được bằng cách đo lường một số thước đo mức độ hài lòng của từng người dùng và tối đa hóa mức trung bình
Mặt khác, mức trung bình của các chỉ báo rất nhạy cảm với các giá trị ngoại lệ và ngay cả khi bạn tối đa hóa chúng, có thể có sự khác biệt lớn về mức độ hài lòng của mỗi người dùng Người dùng không đạt được mức độ hài lòng nhất định có thể rời khỏi dịch vụ, điều này có thể dẫn đến giảm quy mô dịch vụ và lợi nhuận kèo tỷ lệ nhà cái thời gian dài

kèo tỷ lệ nhà cái bài viết này, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp đề xuất mới có tính đến nguy cơ làm tổn hại đến sự hài lòng của người dùng Chúng tôi đang nghiên cứu việc tối ưu hóa chỉ số rủi ro có tên là Giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR) và phát hiện ra rằng hiệu quả tính toán của nó là một vấn đề khi áp dụng cho các dịch vụ ở quy mô thực tế Để đạt được khả năng mở rộng có thể đáp ứng được các ứng dụng thực tế, hãy làm mịn tích chập cho CVaR※5và phân tích ma trận※6(Liên kết bài viết:）

Phương pháp đề xuất kèo tỷ lệ nhà cái nghiên cứu này được kỳ vọng sẽ góp phần đảm bảo chất lượng tương xứng với mức giá cho từng người dùng, đặc biệt là kèo tỷ lệ nhà cái chức năng gợi ý của các dịch vụ dạng thuê bao
Chúng tôi dự định giới thiệu nó vào các dịch vụ như ABEMA, một loại TV mới kèo tỷ lệ nhà cái tương lai do tập đoàn của chúng tôi vận hành
“Phòng thí nghiệm AI” sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển với mục tiêu tạo ra công nghệ AI giúp nâng cao sự hài lòng của người dùng đối với các dịch vụ web



※1　
※2 　
※3　
※4　
※5 kèo tỷ lệ nhà cái bài viết này, chúng tôi sử dụng phương pháp làm mịn tích chập để làm mịn hàm mục tiêu và làm cho nó khả vi hai bước, từ đó cải thiện tốc độ tính toán và độ ổn định
※6 kèo tỷ lệ nhà cái hệ thống đề xuất, phân tách ma trận định lượng mối quan hệ giữa người dùng và nội dung và tạo ra vectơ đặc trưng của họ Điều này cho phép chúng tôi hiểu chi tiết sở thích của bạn và đưa ra đề xuất được cá nhân hóa