贝叶斯法则
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个人介绍

康奈尔大学博士毕业,现任脸书高级研究专家,专注于人工智能主导的个性化广告产品开发和设计,有丰富的个性化广告产品研发经验。带领团队设计和开发E2E推荐系统和机器学习模型,包括数据处理,A/B测试系统,机器学习后台基础设施,机器学习模型开发和部署等。

工作经历

  • 2018-02-01 -至今脸书研究专家

    ● Led the Ad experience personalization ML in Facebook. ● Launched ML-based Ad dynamic creative products to achieve large incremental value lift, helped to build dynamic creatives into a multi-billion dollar ad product. ● Broadly influenced company-wise ad creative product strategy via ML-driven creative product design and measurement / testing framework, came up with delivery system solutions to unblock the product iteration path.

教育经历

  • 2015-01-01 - 2018-05-15康奈尔大学电子与计算机工程博士

    美国康奈尔大学电子与计算机工程专业博士毕业

技能

项目管理
深度学习
机器学习
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作品
利用稀疏门控混合专家神经网络提高广告推荐模型性能

将谷歌大脑的稀疏门控混合专家层(Sparsely-Gated Mixture-of-Experts layer)利用到广告推荐系统,设计特殊损失函数平衡各个专家网络的专业性和多样性,大幅提供模型性能。

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2021-10-24 14:14
动态格式产品广告

利用机器学习技术动态选择不同的广告产品呈现格式,动态视频和点击着陆目的地;实现个性化和全漏斗广告解决方案,提高广告KPI。

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2021-10-24 13:56
动态体验智能广告

利用AI技术智能的生成和组合广告商上传的图像,视频和文字信息,自动化的帮助广告商产生各式各样的图文和格式设置,再利用机器学习将最佳广告设置个性化的推送给用户。

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2023-02-26 23:14
更新于: 2021-12-02 浏览: 554