Thông cáo báo chí
AI Lab, soi kèo bóng đá ngoại hạng anh được chấp nhận trên Trí tuệ nhân tạo, một tạp chí lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Stock Code 4751) có hệ thống bổ nhiệm chéo tại AI Lab, tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân soi kèo bóng đá ngoại hạng anh※1soi kèo bóng đá ngoại hạng anh hàng đầu của Sun Zhaohong (Đại học Kyushu), đồng thời là nhà nghiên cứu và Giáo sư Haris Aziz (Đại học New South Wales) đã được đăng trên tạp chí lớn "Trí tuệ nhân tạo" trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo※2
Tạp chí trí tuệ nhân soi kèo bóng đá ngoại hạng anh (AIJ)là tạp chí học thuật lâu đời hàng đầu trong lĩnh vực AI Kể từ khi thành lập vào năm 1970, nó đã xuất bản nhiều soi kèo bóng đá ngoại hạng anh quan trọng về AI AIJ xuất bản các soi kèo bóng đá ngoại hạng anh gốc trình bày những cách nhìn mới về các vấn đề AI, các đề xuất chứng minh kết quả hoặc các phương pháp AI mới nhằm cải thiện hiệu suất trong các lĩnh vực ứng dụng soi kèo bóng đá ngoại hạng anh được chấp nhận lần này là từ một hội nghị quốc tế trong lĩnh vực kinh tế tính toánHội nghị ACM về Kinh tế và Tính toán (EC 2021)Đây là lần đầu tiên soi kèo bóng đá ngoại hạng anh viết của chúng tôi được AIJ chấp nhận
■Nền
"Phòng thí nghiệm AI" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ AI 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, nhóm nghiên cứu của chúng tôi trong lĩnh vực kinh tế học tiến hành nghiên cứu lý thuyết nâng cao và nghiên cứu ứng dụng bằng cách sử dụng dữ liệu bên trong và bên ngoài trong nhiều lĩnh vực kinh tế học như suy luận nhân quả, thiết kế cơ chế, lý thuyết trò chơi và kinh tế học hành viTriển khai xã hội thông qua cộng tác với giới học thuật và chính phủvà những đóng góp về mặt học thuật
■Tóm tắt soi kèo bóng đá ngoại hạng anh viết
「」Tác giả: Sun Zhaohong (Đại học Kyushu/Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent), Haris Aziz (Đại học New South Wales)
| Nghiên cứu này xem xét các phương pháp tiến hành tuyển chọn công bằng và hiệu quả trong khi vẫn đảm bảo tính đa dạng, chẳng hạn như trong tuyển chọn đầu vào trường học và các hoạt động tuyển dụng của doanh nghiệp Trong xã hội hiện đại, nhu cầu xem xét nhiều thuộc tính (loại) khi đưa ra lựa chọn ngày càng tăng, chẳng hạn như giới tính, dân tộc và tình trạng kinh tế Tuy nhiên, trong trường hợp một ứng viên có nhiều thuộc tính và mỗi thuộc tính được ưu tiên cũng như số lượng ứng viên mong muốn được đặt ra, việc tìm ra phương pháp lựa chọn tối ưu sẽ trở thành một vấn đề phức tạpTrong nghiên cứu này, chúng tôi đã phát triển một phương pháp lựa chọn mới cho những vấn đề như vậyPhương pháp này làTối đa hóa sự đa dạng, sử dụng hiệu quả các suất tuyển chọn, đảm bảo công bằng dựa trên năng lực và trình độ Đặc điểm của phương pháp lựa chọn mà chúng tôi đã phát triển bao gồm việc sử dụng thuật toán hiệu quả về mặt toán học, không có chỗ cho người được chọn hành động một cách chiến lược (tốt nhất là nên thành thật tuyên bố mong muốn của họ) và nó đảm bảo sự công bằng và ổn định CũngKết quả của nghiên cứu này sẽ không chỉ được sử dụng trong các hoạt động tuyển chọn trường học và tuyển dụng của công ty mà còn trong các tình huống tuyển chọn khác nhau đòi hỏi phải xem xét tính đa dạng, chẳng hạn như phân bổ nguồn lực y tế hạn chếBạn có thể |
■Tương lai
Chúng tôi mong muốn sử dụng kết quả của những nghiên cứu này làm công nghệ cơ bản để thúc đẩy chuyển đổi số trong chính phủ mà chúng tôi cung cấp"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
※1
※2