CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán 4751) là người tham gia thực tập nghiên cứu tại AI Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, ông Ruo-Chun Tzeng※1và ông Po-An Wang※2Năm bài báo của các nhà nghiên cứu Kenyuki Abe, Tasuku Jinnai, Undral Byambadalai và những người khác đã được trình bày tại hội nghị quốc tế về lĩnh vực học máy "ICML 2024"※3
“ICML” là hội nghị quốc tế được tổ chức hàng năm bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới và “NeurIPS”※4, đây là một kèo bóng đá tây ban nha những hội nghị uy tín kèo bóng đá tây ban nha lĩnh vực machine learning, deep learning, tối ưu hóa, vv Năm nay, 5 bài báo đã được chấp nhận, nhiều nhất từ trước đến nay dành cho AI LabBài viết được chấp nhận sẽ được trình bày tại "ICML 2024" được tổ chức tại Vienna, Áo vào tháng 7 năm 2024
■Giới thiệu về 5 bài viết được chấp nhận
Tại Phòng thí nghiệm AI, chúng tôi đang tập trung vào nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ AI, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành và học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật để giải quyết nhiều vấn đề kỹ thuật khác nhauĐặc biệt, chúng tôi đã tích cực tham gia nghiên cứu nhắm mục tiêu vào các chiến lược ra quyết định kèo bóng đá tây ban nha các dịch vụ thực tế, chẳng hạn như phát triển công nghệ để hiển thị văn bản quảng cáo phù hợp với người dùng kèo bóng đá tây ban nha quảng cáo trên Internet và phát triển công nghệ để cải thiện tính chính xác của việc xác minh tính hiệu quả nhằm cho phép đưa ra quyết định tối ưuNăm bài báo được chấp nhận lần này đã thiết lập công nghệ để đánh giá và tìm hiểu các chiến lược ra quyết định này hiệu quả hơn
"Bán cướp Matroid kèo bóng đá tây ban nha thời gian tuyến tính"Tác giả: Ruo-Chun Tzeng (Viện Công nghệ Hoàng gia, Thụy Điển), Naoto Osaka (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent), Kaito Ariu (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)
| "Bài toán tên cướp nhiều nhánh" là bài toán tối ưu hóa trực tuyến nhằm đưa ra các quyết định tuần tự tối ưu kèo bóng đá tây ban nha một môi trường không chắc chắn kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã phát triển thuật toán thời gian tuyến tính cho số lượng lựa chọn không làm giảm tính tối ưu của việc ra quyết định kèo bóng đá tây ban nha môi trường có cấu trúc tổ hợp được gọi là matroid
＜Link bài viết＞
|
“Về các thuật toán tối ưu toàn diện cho thử nghiệm A/B”Tác giả: Po-An Wang (Viện Công nghệ Hoàng gia, Thụy Điển), Kaito Ario (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent), Alexandre Proutiere (Viện Công nghệ Hoàng gia, Thụy Điển)
| Có ý tưởng sử dụng dữ liệu thử nghiệm A/B để điều chỉnh một cách thích ứng lượng quan sát được phân bổ cho từng thước đo Các nghiên cứu trước đây chưa tiết lộ tác động của việc phân bổ thích ứng như vậy kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã chứng minh cả về mặt lý thuyết và thực nghiệm rằng việc phân công thích ứng kèo bóng đá tây ban nha một số tình huống nhất định không cải thiện hiệu suất thử nghiệm A/B Điều này cung cấp cho doanh nghiệp những hướng dẫn mới để thiết kế thử nghiệm A/B
＜Link bài viết＞
|
"Giảm dần phản chiếu thích ứng để học tập kèo bóng đá tây ban nha trò chơi"Tác giả: Kenyuki Abe (CyberAgent AI Lab), Kaito Ario (CyberAgent AI Lab), Mitsuo Sakamoto (CyberAgent AI Lab), Atsushi Iwasaki (Đại học Điện tử Truyền thông)
| Nhiều tác vụ máy học, bao gồm đào tạo mạng đối lập tổng quát và mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, yêu cầu đào tạo đồng thời nhiều mô hình ra quyết định Vấn đề đào tạo nhiều mô hình đồng thời được gọi là “học kèo bóng đá tây ban nha môi trường đa tác nhân” và có nhiều thách thức nghiên cứu khác nhau so với việc học một mô hình duy nhất kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một thuật toán mới giúp ổn định việc học bằng cách chuyển hướng cập nhật của từng mô hình ra quyết định theo một hướng cụ thể Hơn nữa, bằng cách điều chỉnh hướng dịch chuyển một cách thích ứng, chúng tôi đã chứng minh sự hội tụ đến mô hình ra quyết định tối ưu thông qua cả phân tích lý thuyết và thử nghiệm
＜Liên kết bài viết＞
|
"Giải mã rủi ro Bayes tối thiểu dựa trên mô hình để tạo văn bản"Tác giả: Tasuku Jinnai, Tetsuro Morimura, Ukyo Honda, Kaito Ariu, Kenyuki Abe (CyberAgent AI Lab)
|
Giải mã rủi ro Bayes tối thiểu là phương pháp tạo văn bản chất lượng cao từ các mô hình tạo văn bản Phương pháp này đã được đề xuất kèo bóng đá tây ban nha một bài báo vào năm 2000, nhưng nó đã được cải tiến vào năm 2022 và nó được biết đến là rất hiệu quả kèo bóng đá tây ban nha dịch máy và đã được tích cực nghiên cứu kèo bóng đá tây ban nha những năm gần đây kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi đã kết hợp các ý tưởng từ bài báo năm 2000 đó với các phương pháp mới nhất để phát triển một phương pháp tạo ra văn bản có chất lượng cao hơn nữa
＜Link bài viết＞
|
“Ước tính hiệu quả xử lý phân phối kèo bóng đá tây ban nha các thử nghiệm ngẫu nhiên: Học máy để giảm phương sai”Tác giả: Undral Byambadalai (CyberAgent AI Lab), Tatsushi Oka (Đại học Keio), Shota Yasui (CyberAgent AI Lab)
|
kèo bóng đá tây ban nha kinh doanh, điều quan trọng là phải xác minh tính hiệu quả của các biện pháp, nhưng kèo bóng đá tây ban nha hầu hết các trường hợp, việc xác minh tính hiệu quả bằng cách sử dụng suy luận nhân quả hoặc kinh tế lượng sẽ ước tính hiệu quả trung bình kèo bóng đá tây ban nha nghiên cứu này, chúng tôi tập trung vào Hiệu ứng xử lý phân bổ, đại diện cho sự phân bổ hiệu ứng và đề xuất một phương pháp ước tính có thể được sử dụng kèo bóng đá tây ban nha các tình huống tiến hành thử nghiệm A/B Độ chính xác của phương pháp đề xuất đã được cải thiện khoảng 20% so với phương pháp thông thườngNếu thể hiện hiệu ứng dưới dạng phân phối, bạn có thể nhận được thông tin về doanh số bán hàng của người dùng đã tăng lên nhờ thước đo này Điều này không chỉ cải thiện sự hiểu biết về tác động của các sáng kiến, giúp đưa ra quyết định tốt hơn mà còn mang lại ý nghĩa cho các sáng kiến tiếp theo
＜Link bài viết＞
|
■Tương lai
Kết quả của những nghiên cứu này sẽ được sử dụng để tự động tạo văn bản quảng cáo, xác minh tính hiệu quả của các biện pháp và cải thiện việc ra quyết định kèo bóng đá tây ban nha kinh doanh, đồng thời chúng tôi mong muốn giới thiệu kết quả đó với "AI dự đoán cực" của công ty chúng tôi, các sản phẩm quảng cáo trên phương tiện bán lẻ, nền tảng phát video trực tuyến, vv"Phòng thí nghiệm AI" sẽ tiếp tục kết hợp công nghệ AI vào các sản phẩm để giải quyết các vấn đề kinh doanh và xã hội, đồng thời sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển để đóng góp vào sự phát triển công nghệ và học thuật
■Thông tin
Giới thiệu về bài thuyết trình của tác giả ICML2024 AI Lab (được tổ chức trực tuyến)
CyberAgent AI Lab thường xuyên tổ chức các buổi nghiên cứu CFML nhằm mục đích thúc đẩy nghiên cứu và phát triển một phương pháp có tên là Học máy phản thực tế, áp dụng kiến thức về suy luận nhân quả vào học máy Vào Thứ Tư, ngày 10 tháng 7 năm 2024, chúng tôi sẽ tổ chức buổi giới thiệu tác giả, kèo bóng đá tây ban nha đó chính các tác giả sẽ giải thích các bài báo đã giới thiệu ở trênChúng tôi hiện đang chấp nhận đăng ký trên Connpass, vì vậy nếu bạn có thời gian, hãy tham gia cùng chúng tôi
※1: Thuộc Viện Công nghệ Hoàng gia Thụy Điển / Tham gia thực tập nghiên cứu từ ngày 01/06/2023※2: Thuộc Viện Công nghệ Hoàng gia Thụy Điển / Tham gia thực tập nghiên cứu từ ngày 01/06/2023
※3：
※4：
