Många uppskattningsuppgifter kommer i grupper och hierarkier av relaterade problem. I detta dokument föreslår vi en hierarkisk modell och en skalbar algoritm för att utföra slutsatser för multitask-inlärning. Det leder till arbetskorrelation och subtask struktur i en gemensam sparsam inställning. Genomförandet uppnås genom en distribuerad subgradient oracle och en successiv tillämpning av prox-operatorer som hänför sig till grupper och undergrupper av variabler. Vi tillämpar denna algoritm för konverteringsoptimering i visningsreklam. Experimentella resultat på över 1 TB data för upp till 1 miljard observationer och 1 miljon attribut visar att algoritmen ger betydligt bättre förutsägelse noggrannhet samtidigt som effektivt skalbar genom distribuerad parametersynkronisering.
Ahmed m.fl. I Ref föreslogs en hierarkisk MTL-modell som motiverades av tillämpningen av reklam.
Scalable hierarchical multitask learning algorithms for conversion optimization in display advertising
{'venue': "WSDM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}