Förutsäga ad-click-through rates (CTR) är ett storskaligt inlärningsproblem som är centralt för multi-miljarder dollar online reklambranschen. Vi presenterar ett urval av fallstudier och ämnen som hämtats från nyligen genomförda experiment i samband med införandet av ett system med CTR-prognoser. Dessa inkluderar förbättringar i samband med traditionellt övervakat lärande baserat på en FTRL-proximal online-lärandealgoritm (som har utmärkta spar- och konvergensegenskaper) och användning av per-koordinata lärfrekvenser. Vi utforskar också några av de utmaningar som uppstår i ett verkligt system som till en början kan verka ligga utanför den traditionella maskininlärningsforskningens område. Dessa inkluderar användbara tricks för minnesbesparingar, metoder för att bedöma och visualisera prestanda, praktiska metoder för att tillhandahålla förtroendeuppskattningar för förutsedda sannolikheter, kalibreringsmetoder och metoder för automatiserad hantering av funktioner. Slutligen redogör vi också för flera anvisningar som inte visade sig vara till nytta för oss, trots lovande resultat på andra håll i litteraturen. Syftet med denna uppsats är att belysa det nära sambandet mellan teoretiska framsteg och praktisk ingenjörskonst i denna industriella miljö, och att visa djupet av utmaningar som uppstår vid tillämpning av traditionella maskininlärningsmetoder i ett komplext dynamiskt system.
Google REF tränar LR med hjälp av en FTRL-Proximal online inlärningsalgoritm för att öka modellen sparsamhet och minnessparande.
Ad click prediction: a view from the trenches
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}