28-я конференция ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (или KDD 2022) состоялась в Вашингтоне, округ Колумбия. Для большинства из нас это была первая научная конференция, проведенная в физическом мире после двух лет периодической изоляции! Лаборатория Criteo AI Lab отправила шестерых своих лучших сотрудников (нас) для презентации учебного пособия по рекомендательным системам, выступления на AdKDD (семинар по цифровой рекламе, проводимый во время..

Что определяет крупномасштабное машинное обучение? На этот, казалось бы, невинный вопрос часто отвечают петабайты данных и сотни графических процессоров. Оказывается, крупномасштабное машинное обучение не имеет ко всему этому никакого отношения. В 2013 году Леон Ботту провел урок по этой теме в Институте Пуанкаре. Класс по-прежнему актуален сегодня, как и тогда. Этот пост - его краткое изложение. Фундаментальная гипотеза машинного обучения Большая часть недавнего прогресса в..

Criteo AI Lab представила 9 принятых работ на ICML 2020. Это новый рекорд для нас, и мы гордимся своей исследовательской и инженерной командой! Criteo AI Lab , основанная в 2018 году, поддерживает исследовательскую программу Criteo с акцентом на такие темы вычислительной рекламы, как обучение с подкреплением, рекомендательные системы, модели классификации и другие. Наши статьи постоянно публикуются на ведущих конференциях по машинному обучению, таких как ICML , KDD и COLT ...

RecSys 2021 – наконец-то очная конференция в прекрасном городе Амстердаме! Основной доклад, который нужно запомнить В этом году RecSys начался с выступления неподражаемого Макса Веллинга, который обсудил использование симметрий в физике и их связь с глубоким обучением, графовыми нейронными сетями и интересующей нас темой системы рекомендаций . Он дал отличный обзор графового машинного обучения и его связи с такими темами, как преобразователи, и — чтобы действительно подогреть..