xem kèo bóng đá, bài báo được chấp nhận tại "ICML2022", hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực học máy - Đề xuất phương pháp ra quyết định tuần tự sử dụng thông tin nhiều chiều -

” là hội nghị quốc tế về lĩnh vực học máy “ICML”※1

“ICML” là hội nghị quốc tế được tổ chức hàng năm bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới và “NeurIPS”※2, đây là một trong những hội nghị uy tín trong lĩnh vực học máy, học sâu, lý thuyết học, tối ưu hóa, vv Các bài báo được xem kèo bóng đá chấp nhận sẽ được trình bày tại ICML2022, được tổ chức tại Baltimore vào tháng 7 năm 2022 và kỷ yếu hội nghị sẽ được xuất bản trong Kỷ yếu nghiên cứu học máy※3


■Bối cảnh nghiên cứu
Trong những năm gần đây, vấn đề kẻ cướp (vấn đề ra quyết định tuần tự), nhằm mục đích tối đa hóa số lượng quyết định tối ưu trong khi xác định một cách thích ứng dữ liệu cần thu thập, đã được nghiên cứu tích cực trong phân phối quảng cáo, hệ thống khuyến nghị, thử nghiệm lâm sàng y tế, vv Nhiều thuật toán khác nhau đã được đề xuất và sử dụng để giải quyết vấn đề kẻ cướp, và đặc biệt trong các dịch vụ web, chúng thường được áp dụng cho nhiệm vụ chọn quảng cáo để trình bày cho người dùng khi phân phối quảng cáo trực tuyến

Khi đưa ra quyết định trong các vấn đề về tên cướp như vậy, có thể lấy được thông tin theo ngữ cảnh như thời gian trong ngày, nhóm tuổi của người dùng và hệ điều hành mà người dùng đang sử dụng Bằng cách sử dụng hợp lý thông tin theo ngữ cảnh này, có thể đưa ra quyết định tốt hơn

Mặt khác, trong phân phối quảng cáo trực tuyến, do hạn chế về thời gian và hạn chế của hệ thống đối với việc ra quyết định, nhiều phương pháp được sử dụng để chuyển đổi thông tin ngữ cảnh thành vectơ có chiều cực cao và vấn đề là khó đưa ra quyết định phù hợp hơn dựa trên thông tin có chiều cao như vậy Cài đặt vấn đề được sử dụng để giải quyết các vấn đề như vậy được gọi là "vấn đề kẻ cướp theo ngữ cảnh chiều cao"

Trong bài viết này, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp được phát triển từ hồi quy Lasso nhằm thúc đẩy việc lựa chọn biến trong phân tích hồi quy cho các vấn đề về kẻ cướp theo ngữ cảnh có chiều cao và chứng minh rằng nó có hiệu suất tuyệt vời thông qua cả phân tích lý thuyết và thử nghiệm

■Tổng quan nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã xem xét vấn đề kẻ cướp theo ngữ cảnh chiều cao và đề xuất một thuật toán tách biệt rõ ràng ước tính nền tảng vectơ chiều cao (ước tính các phần tử liên quan đến việc ra quyết định) và ước tính giá trị (ước tính định lượng về mức độ mà mỗi phần tử tham gia vào việc ra quyết định)
Theo phương pháp đề xuất này, giá trị hối tiếc là chỉ số đo lường hiệu suất của thuật toánNgoài việc được cải thiện đáng kể so với nghiên cứu hiện tại, chúng tôi đã chứng minh qua cả phân tích lý thuyết và thử nghiệm rằng các yếu tố bối cảnh hiệu quả có thể được trích xuất một cách chính xác。

Hơn nữa, phương pháp đề xuất đã được chứng minh là có thể hoạt động ngay cả khi không có siêu tham số trong một số điều kiện nhất định và được chứng minh là có độ tin cậy cao hơn trước các lỗi điều chỉnh siêu tham số so với các nghiên cứu trước đây


■Tương lai
Phương pháp đề xuất lần này có thể áp dụng rộng rãi cho các dịch vụ thực tế Trên thực tế, "xem kèo bóng đá" sử dụng phương pháp được đề xuất với "Dynalyst" do công ty chúng tôi phát triển※4và xác nhận rằng nó cải thiện chất lượng của việc ra quyết định "xem kèo bóng đá" sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển nhằm hiện thực hóa các công nghệ sẽ trở thành cốt lõi của các sản phẩm cạnh tranh


※1
※2
※3
※4