kèo bóng đá f88 Lab, hai bài báo đồng tác giả được chấp nhận tại GECCO 2024, hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực điện toán tiến hóa
Quảng cáo|
CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán: 4751) là liên doanh giữa các nhà nghiên cứu thuộc kèo bóng đá f88 Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, Nozomi Hamano, Masahiro Nomura, Tổ chức Xúc tiến Giáo dục Đại học Quốc gia Yokohama, ông Uchida Kento và Viện Nghiên cứu Nâng cao Đại học Quốc gia Yokohama Hai bài báo đồng tác giả của Shinichi Shirakawa và Shota Saito của Đại học Quốc gia Yokohama/Skill Up NeXt Co, Ltd sẽ được trình bày tại hội nghị quốc tế trong lĩnh vực điện toán tiến hóa “GECCO 2024”※1
``GECCO'' là hội nghị quốc tế được tổ chức hàng năm bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới và là một trong những hội nghị quốc tế uy tín trong lĩnh vực tính toán tiến hóa, một lĩnh vực quan trọng trong tối ưu hóa Các bài viết được chấp nhận sẽ được trình bày tại "GECCO 2024" được tổ chức vào tháng 7 năm 2024 (Một sự kiện kết hợp ngoại tuyến và trực tuyến dự kiến được tổ chức tại Melbourne, Úc)Đây là năm thứ ba liên tiếp một bài báo của kèo bóng đá f88 Lab được GECCO chấp nhận※2。
■Nền tảng nghiên cứu: Tối ưu hóa để sản xuất quảng cáo chất lượng cao
"Phòng thí nghiệm kèo bóng đá f88" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ kèo bóng đá f88 liên quan đến tiếp thị nói chung, đồng thời đang giải quyết nhiều vấn đề công nghệ khác nhau, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành và học viện với các trường đại học và tổ chức học thuậtĐặc biệt trong lĩnh vực sáng tạo, chúng tôi đang tập trung vào nhiều hoạt động từ nghiên cứu cơ bản đến nghiên cứu ứng dụng, bao gồm phân tích các chỉ số đánh giá về kèo bóng đá f88 tạo hình ảnh, vốn là nền tảng cho sự hiểu biết về phương tiện truyền thông và nghiên cứu công nghệ kèo bóng đá f88 liên quan đến cách thể hiện sáng tạo quảng cáo tổng thể※3
Trong sản xuất sáng tạo, điều quan trọng là phải tối ưu hóa các biến số ảnh hưởng đến thiết kế để tìm ra những thiết kế hấp dẫn hơn Ví dụ: tạo bố cục tự động để hỗ trợ thiết kế đồ họa※4đạt được việc tạo bố cục mong muốn bằng cách tối ưu hóa bố cục được tạo tự động ban đầu Cải thiện độ chính xác của việc tối ưu hóa là rất quan trọng để cải thiện chất lượng của sản phẩm cuối cùng
Trong nghiên cứu trước đây về việc tạo bố cục tự động, các biến liên tục được nhắm mục tiêu để tối ưu hóa, nhưng khi toàn bộ cấu trúc bố cục được nhắm mục tiêu để học, các biến rời rạc cũng có thể được nhắm mục tiêu để tối ưu hóa ngoài các biến liên tục Trong bối cảnh đó, kèo bóng đá f88 LabNghiên cứu phát triển phương pháp tối ưu hóa đồng thời và hiệu quả các biến liên tục và biến rời rạcChúng tôi đây rồi※2。
■Về hai bài báo đồng tác giả đã được chấp nhận
「」Tác giả: Nozomi Hamano (Phòng thí nghiệm kèo bóng đá f88 của CyberAgent), Shota Saito (Đại học Quốc gia Yokohama/Skill Up NeXt Inc), Masahiro Nomura (Phòng thí nghiệm CyberAgent kèo bóng đá f88), Kento Uchida (Đại học Quốc gia Yokohama), Shinichi Shirakawa (Đại học Quốc gia Yokohama)
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp có thể được tối ưu hóa một cách hiệu quả ngay cả khi bài toán mục tiêu bao gồm các biến phân loại, là một loại biến rời rạc, ngoài biến liên tục Các biến phân loại đề cập đến các biến chọn một trong nhiều tùy chọn, chẳng hạn như chọn màu (đỏ/xanh dương/xanh lục) và chọn phông chữ (Mincho/Gothic) Phương pháp này cũng có thể được áp dụng cho lĩnh vực sáng tạo, bao gồm "Dòng dự đoán cực" do công ty chúng tôi cung cấp và dự kiến sẽ cho phép tạo ra các quảng cáo có chất lượng cao hơn
<Link bài viết>
<Blog Giải thích>
「」Tác giả: Kento Uchida (Đại học Quốc gia Yokohama), Yūki Hamano (CyberAgent kèo bóng đá f88 Lab), Masahiro Nomura (CyberAgent kèo bóng đá f88 Lab), Shota Saito (Đại học Quốc gia Yokohama/Skill Up NeXt Inc), Shinichi Shirakawa (Đại học Quốc gia Yokohama)
Khi quảng cáo được phân phối tới người dùng, bạn cần cập nhật và tối ưu hóa thiết kế dựa trên phản hồi Tuy nhiên, nội dung sáng tạo mới có nguy cơ ảnh hưởng đến sự hài lòng của người dùng Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu này đã đề xuất một phương pháp tối ưu hóa mới có tính đến rủi ro Điều này được kỳ vọng sẽ giúp tối ưu hóa quảng cáo một cách an toàn trong khi vẫn duy trì sự hài lòng của người dùng
<Link bài viết>
<Blog giải thích>