支付宝商业化广告算法问题之在ODL模型优化过程中,采取什么策略来提高模型的泛化能力呢
问题一:在ODL模型优化过程中,可以采取哪些策略来提高模型的泛化能力? 在ODL模型优化过程中,可以采取哪些策略来提高模型的泛化能力? 参考回答: 为了提高ODL模型的泛化能力,可以采取了以下策略:首先,固定emb层参数,使得在线模型只学习MLP层参数,这有助于缓解模型知识遗忘现象; 其次,实施样本回放策略,通过混合历史离线数据与实时流数据,保...
支付宝商业化广告算法问题之在DNN模型中,特征的重要性如何评估
问题一:MAML内外循环模型参数更新方式是什么? MAML内外循环模型参数更新方式是什么? 参考回答: MAML的内外循环模型参数更新方式包括内循环和外循环两个阶段。 内循环主要解决任务参数的私有性问题,即针对每个特定任务进行参数更新; 而外循环则通过pooling操作学习所有任务的common知识,对模型进行全局参数更新。 这...
支付宝商业化广告算法问题之基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中,finetune阶段全参数训练与部分参数训练的效果如何比较
问题一:基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中,finetune阶段全参数训练与部分参数训练相比效果如何? 基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中,finetune阶段全参数训练与部分参数训练相比效果如何? 参考回答: 在基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中,finetune阶段...
支付宝商业化广告算法问题之在广告场景中,随着业务的发展,面临了哪些阶段的挑战,如何解决
问题一:广告ad侧特征与推荐content侧特征目前为何还无法对齐? 广告ad侧特征与推荐content侧特征目前为何还无法对齐? 参考回答: 广告ad侧特征与推荐content侧特征目前还无法对齐,主要是因为广告物料和推荐物料是异构的,它们之间不存在直接的映射关系。因此,在将推荐物料的数据用于增强广告样本时,需要采取特定的策略来处理这种特征不对齐的问...
支付宝商业化广告算法优化
本文来源:支付宝体验科技公众号🙋🏻♀️ 编者按:本文作者是支付宝算法工程师李阳(素数),过去一年,支付宝商业化广告算法做了从全场景统一建模到场景内单独建模的探索,主要包括新场景冷启问题优化、知识迁移学习以及系统实时性优化等工作,取得了明显业务收益。本文...

疫情以后,所有企业家都应该学会的新商业算法
近日,在得到同学私董会的企业家社群,作为幕僚参与了一场生动实战的“云上私董会”,在与大家思维的碰撞中深受启发,受邀在这里做一个整体分享,希望和各位我辈中人得以交流。 从数据不难看出,疫情这个黑天鹅事件,带来了经济周期的巨大调整,第一季度的GDP增速和之前预期相差甚远,全球股市因为疫情发生大幅下挫.这个黑天鹅不仅打乱了很多企业的节奏,相信也打乱了大多数人正常的节奏。 疫情以后,所有老板都应该学会的....
如何发现异常商业数据?达摩院用这套算法
小叽导读:本文将集中分享阿里巴巴达摩院机器智能技术时序智能组与阿里数据团队合作成果——异常数据检测技术的演进和商业数据端的应用展示。文中提到的技术由阿里巴巴达摩院决策智能团队开发,本文由达摩院算法专家宋晓旻撰写。 阿里服务成千上万的商家和企业,日常的数据异常检测非常重要,一旦发生数据异常影响不可估量。 本篇文章介绍了阿里巴巴达摩院机器智能技术时序智能组与阿里数据团队合作成果——异常数据检测技术....

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