作者：夏粉_百度
本次演讲主要讲述了机器学习在视频分析领域特别是MVPD视频广告中的应用。...Srilal首先列举了一些机器学习能够用于运营商级视频分析的示例，其中重点讲述了广告摄取的质量控制，在这个工作流程中，机器学习引擎的引入可以用来辨别违规或者有限制内容的视频。...通过一些例子，Srilal又简要介绍了三类针对广告的合规，分别是监管合规、合同合规以及业务/运营合规。...在一段展示农业法案的视频中，机器学习工具成功地提取出了一些有效的内容描述子如农业补贴、拖拉机等等，然而这些工具也会出现错误。...现有的成熟产品大多面向人脸识别，机器学习在运动场景以及监控中很有效，但是MVPD应用有着更严格的要求，有很多基于多流的启发式算法被提出，用于解决现有方法中的一些问题。
所以越来越多的广告商将人工智能和机器学习作为解决问题的新方法。ML能够不断学习和适应，这使它在广告行业中可以有多种应用。包括从数据处理和分析到认知智能以及对组织目标人群的洞察力方面等等。...下面是5个不同的广告公司利用机器学习的方式。 ? ? 完善智能品牌体验 ?...先进的个性化机器学习功能将使品牌可以定位合适的受众，而客户则可以在广告中获得更有意义的体验。广告行业将把消费者智能管理纳入其广告领域，把机器学习提升到一个新的水平。...改进广告测试和优化 ? 机器学习技术可以通过适应和使用机器视觉来提高广告测试和优化工作的准确性，从而有助于避免大量无效宣传。...而借助机器学习，只需选择一个受众，世界各地的广告商就能制作出定制的个性化广告，找到受众并进行推广，而无需客户费劲。”
“在我们过去的项目中，我们想看看机器是否可以解读广告中发现的复杂的视觉修辞，”进行这项研究的研究人员之一Christopher Thomas表示，“广告包含双关语，隐喻和其他有说服力的修辞设备，这些设备很难让机器理解...面孔是广告的一个关键方面，通常根据所宣传的产品和传达的信息进行不同的描绘。 Thomas与Adriana Kovashka合作，利用机器学习来产生有说服力的面孔，适用于不同类型的广告。...他们使用条件变化的自动编码器，或“生成模型”，机器学习模型学习生成类似于它训练的合成数据。 ? 广告中的面孔被转换成17个不同的类别。...“在计算机视觉中，自动编码器通过拍摄图像并学习将图像表示为几个数字来工作，然后，模型的第二部分，即解码器，学会从中获取这些数字并从中再现原始图像。...当这种类型的机器学习模型在足够大的数据集上训练时，它开始表示数字内的语义方面。
只要广告存在，广告商就一直将他们的消息定位到相关媒体，比如，儿童电视频道充斥着玩具广告，婚礼期间的休息时间充满了蜜月目的地的广告等等。...而现在，NBC Universal采用了一种新的机器学习工具，可以使电视上的广告放置更加准确，相关和及时。...例如，如果观众正在观看以派对场景为特色的网络节目，那么如果出现的广告是针对酒类饮品品牌，那绝不是巧合。...Feldman指出，“在进行机器学习之前，就已经有了大量的常识，当我的团队为广告客户创造了一些非常真诚的营销方式时，我们会确保这个广告是在感情类型的节目上播出的，而不是那种喜剧节目。”...Feldman说，“这类操作我们一直在手动执行，而且持续了很长一段时间，但现在利用机器学习，我们将能够大规模地实现这一点。”
文章作者：姚凯飞 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处 本文是对刘鹏和王超老师著作的《计算广告》一书阅读后，整理的学习笔记。如有不当，欢迎指正。...内容提纲： 概述 广告系统架构 定向广告 在线广告 E & E 算法 其它 一、概述 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二、广告系统架构 ? ? ? ? ? 三、定向广告 ? ? ? ?...四、在线广告 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 五、E & E 算法 ? ? ? ? 六、其它 ? ? ? ? 资料来源： 《计算广告》刘鹏/王超 人民邮电出版社
美团海量的用户与商家数据，广告复杂的场景下众多的影响因素，为深度学习方法的应用落地提供了丰富的场景。本文将结合广告特殊的业务场景，介绍美团搜索广告场景下深度学习的应用和探索。...主要包括以下两大部分： CTR/CVR预估由机器学习向深度学习迁移的模型探索 CTR/CVR预估基于深度学习模型的线下训练/线上预估的工程优化 二、从机器学习到深度学习的模型探索 2.1 场景与特征...2.2 模型 搜索广告CTR/CVR预估经历了从传统机器学习模型到深度学习模型的过渡。...下面先简单介绍下传统机器学习模型（GBDT、LR、FM & FFM）及应用，然后再详细介绍在深度学习模型的迭代。...深度学习模型在图像语音等数据上有显著作用的原因之一是，我们在这类数据上不太方便产出能很好刻画场景的特征，人工特征+传统机器学习模型并不能学习出来全面合理的数据分布表示，而深度学习end-to-end的方式
、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团数亿消费者和数百万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。...另外，业界第一部全面讲述互联网机器学习实践的图书《美团机器学习实践》也即将上市，敬请期待，本文选自书中第十一章。...如何帮助本地商户开展在线营销，使得他们能快速有效地触达目标用户群体提升经营效率，是美团的核心问题之一，而机器学习相关技术在本地在线营销场景下发挥着非常关键作用。 本文将从5个方面来介绍。...由此可知，准确的预测广告的点击率是保障广告收入和用户体验的前提。广告点击率预估问题是一个典型的监督机器学习问题，它的目标是在给定广告商户、用户和查询上下文的前提下准确预测点击行为发生的概率。...本章着重介绍了如何应用机器学习方法提升广告投放的效果和效率，以及本地场景化的推送广告。此外，还简要展示了O2O广告平台相关的工具。 参考文献 [1] Huang, P.
广告和推荐系统是机器学习是最成熟的应用领域。那么广告和推荐系统是怎么在线上部署机器学习模型的呢？...1.预测函数上线 刚刚学习机器学习时候，我认为广告和推荐系统过程如下图所示：1）线下部分，从用户和广告（物品）属性抽取用户和物品特征，将抽取的特征合并进日志生成训练数据，训练机器学习模型；2...但是这个架构有两个问题：1）从用户和广告（物品）属性抽取特征的程序有线上线下两套，这两套程序必须保持完全一致。但由于调参的原因，特征抽取是机器学习系统中最经常发生变化的模块。...这种架构的要点在于把预测结果上线，具体过程如下所示：1）在线上，从用户和广告（物品）属性抽取用户和物品特征，将抽取的特征合并进日志生成训练数据，训练机器学习模型；将几乎所有可能的请求合并特征，进而生成预测实例...预测函数上线架构不愧为部署机器学习模型的 “堂堂正正” 之法。 预测结果上线架构的好处就是难度比较低。预测结果上线架构将机器学习全过程和绝大部分控制逻辑，规避了线上的各种隐患。
| 姚凯飞 | 前Club Factory算法负责人 来源 | DataFun社区 编辑 | 海边的拾遗者公众号 本文仅作学术交流，如有侵权，请联系后台删除 “ 本文是对刘鹏和王超老师著作的《计算广告...》一书阅读后，整理的学习笔记。...内容包含：概述，系统架构，定向广告，在线广告，EE算法等。如有不当，欢迎指正。” 内容提纲： 概述 广告系统架构 定向广告 在线广告 E & E 算法 其它 一、概述 ? ? ? ? ? ? ?...二、广告系统架构 ? ? ? ? ? 三、定向广告 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 四、在线广告 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 五、E & E 算法 ? ? ? ? 六、其它 ? ? ?...资料来源： 《计算广告》刘鹏/王超 人民邮电出版社
谷歌详述了一套新的营销工具，这些工具可以充分利用公司庞大的机器学习技术。总体而言，这些工具旨在帮助营销人员创建更有效和优化的广告，但其中有明显的反亚马逊元素。...这便是谷歌新的Local Campaigns服务，该工具集使用机器学习通过优化各种谷歌平台上的广告展示位置，来帮助推动实体店访问。...由于专注于优化广告和营销活动来推动商店的访问，它基本上是除了亚马逊以外的所有东西。 今年4月，亚马逊停止从谷歌的购物广告中购买产品上市广告或PLA，这表明它正在推动数字广告市场的发展。...至于Google新推出的机器学习广告工具，该公司还推出了自适应搜索广告，该广告使用机器学习广告格式实时混合，匹配和优化广告素材资源，以便为每次搜索展示效果最佳的广告查询。...同样，智能购物广告系列使用机器学习来根据特定标准和目标优化营销工作。最后，已经处于测试阶段的Maximize Lift for YouTube会自动调整出价以优化广告效果。
在这个很多人认为深度学习的红利已经吃尽的大环境下，计算广告整个领域还有哪些突破口？搜广推行业的同行们，又应该怎样规划未来的发展？借这篇文章的机会，就让我们再一起“深度”学习一下计算广告。...03 深度学习时代，广告系统各主模块的技术是怎样演进的？ Evolution 1....这里面最典型的工作是多任务学习，也就是针对不同广告系统的优化目标不同，自定义不同的任务，融合在一个模型里学习。...联邦学习 - 隐私合规时代的新宠 近几年在广告模型领域异军突起的一个方向是联邦学习。...用一些机器学习模型去预估细粒度上的流量分布偏移量。比如影响流量的典型特征有，是否节假日，ios/android，是否周末，男性/女性等。
由头 1、笔者最近在做机器学习嘛，上次发了一篇文章，这周发现有大问题，此次算是对上篇的补充与说明。 2、算法基本完成，在进行收尾的工作，今天共享给大家思路，涉及到具体的东西，应该就会隐藏。...内容 1、首先卖个蠢萌的问题，机器学习啥子最重要？ 人最重要，钱最重要！！！！不信你试试不给我钱，看我做不做。 所以，请记住笔者的话，做监督学习，需要： 大量的、精确的、有标签的数据。...当数据预处理完成后，我们需选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。...C：Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特 征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。...总结 1：很多人问我机器学习怎么学？其实说实在话我也不是很清楚，但是有一点我觉得很重要，数学学好，本科跟研究生的数学，这里推荐数学之美可以去看，我们要做一个知其然而知其所以然的人，不做纸老虎。
机器学习是设计和研究能够根据过去的经验来为未来做决策的软件，它是通过数据进行研究的程序。机器学习的基础是归纳（generalize），就是从已知案例数据中找出未知的规律。...然后，我们介绍机器学习系统可以处理的常见任务。最后，我们介绍机器学习系统效果评估方式。 从经验中学习 机器学习系统通常被看作是有无人类监督学习两种方式。...监督学习是通过一个输入产生一个带标签的输出的经验数据对中进行学习。机器学习程序中输出结果有很多名称，一些属于机器学习领域，另外一些是专用术语。...机器学习任务 常见的监督式机器学习任务就是分类（classification）和回归（regression）。...本书不会涉及这类需要上百个机器并行计算才能完成的任务，许多机器学习算法的能力会随着训练集的丰富变得更强大。但是，机器学习算法也有句老话“放入的是垃圾，出来的也是垃圾”。
---- 简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。...对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够白动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。...机器学习可以分为以下五个大类： (1)监督学习：从给定的训练数据集中学习出-一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是输人和输出，也可以说是特征和目标。...一句话说明机器学习（MachineLearning） 简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。...学习：在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤（学习算法）进行事物特征的萃取，得到一个更加逼近于现实的描述（这个描述是一个模型它的本身可能就是一个函数）。
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。...本文的主要目录如下： 1.一个故事说明什么是机器学习 2.机器学习的定义 3.机器学习的范围 4.机器学习的方法 5.机器学习的应用–大数据 6.机器学习的子类–深度学习 7.机器学习的父类–人工智能...而逻辑回归属于分类算法，也就是说，逻辑回归预测结果是离散的分类，例如判断这封邮件是否是垃圾邮件，以及用户是否会点击此广告等等。...7.机器学习的父类–人工智能 人工智能是机器学习的父类。深度学习则是机器学习的子类。...介绍中首先是机器学习的概念与定义，然后是机器学习的相关学科，机器学习中包含的各类学习算法，接着介绍机器学习与大数据的关系，机器学习的新子类深度学习，最后探讨了一下机器学习与人工智能发展的联系以及机器学习与潜意识的关联
最近我和一对夫妇共进晚餐，他们问我从事什么职业，我回应道：“机器学习。”妻子回头问丈夫：“亲爱的，什么是机器学习？”她的丈夫答道：“T-800型终结者。”...不过，这位朋友对机器学习的理解还是有所偏差的。机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。...你认为第二个链接最符合你的要求，点击了这个链接，搜索引擎将记录这次点击，并从中学习以优化下次搜索结果。然后，你检查电子邮件系统，此时垃圾邮件过滤器已经在后台自动过滤垃圾广告邮件，并将其放在垃圾箱内。...图1.1集中展示了使用到的机器学习应用。 ?...图1-1 机器学习在日常生活中的应用，从左上角按照顺时针方向依次使用到的机器学习技术分别为：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤和亚马逊公司的产品推荐 上面提到的所有场景，都有机器学习软件的存在。
Google正在推出“自动广告”——不是针对汽车的广告，而是一个新的广告单元，它利用机器学习“阅读”一个页面来检测和放置适合放置在哪里的广告，包括放置在哪里，以及有多少可以运行。...该产品被数千万的网络发布者用来指示放置广告的位置(横幅和其他单位); 然后由Google根据抓取的网页选择哪些广告来确定哪些广告可能最相关。...使用机器学习在这里很有趣，因为它不仅被应用于寻找广告的去向，而且它还被用于分析广告如何更好地“教导”系统如何在未来更好地投放广告。...Feed内容广告和Matched内容广告。...对于那些一直使用页面级广告的用户(根据页面主题而不是整个网站指定不同类型的广告),他们的代码都将移植到自动广告中运行。
腾讯的2020腾讯广告算法大赛已经开始快2周了，因为腾讯云有提供优惠卷，所以这总结一下一些基础的操作，帮助大家薅腾讯的羊毛 准备 查看磁盘的基本信息 !df -hl ? !pwd ?
在《腾讯太极机器学习平台|Light在广告粗排中的数据下载与解析优化》一文里，我们介绍了在广告粗排场景中业务模型的特点，与我们在数据下载和解析方面所做的部分优化。...在大多数情况下，由于推荐类的任务对延时非常敏感，广告粗排场景的模型结构通常比较“矮胖”，有大量的特征输入然后做Embedding，NN部分的深度相对较低。...优化效果 我们使用广告粗排litecvr中的样本对该优化方案在单个特征上做了性能测试，结果如下： 平均字符串长度: 17。仅包含运算functor的耗时。...400385 11.27 ms 2.109 ms 534.4% 关于我们 ---- 本期编辑：carol/suzie 技术分享：关注微信公众号 【鹅厂架构师】【腾讯架构师】 【往期精彩】 腾讯太极机器学习平台...|Light在广告粗排中的数据下载与解析优化 腾讯太极机器学习平台|大规模训练加速框架Light 在广告粗排场景的落地 腾讯太极机器学习平台荣获“云原生应用优秀案例”大奖
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