三种Facebook机器学习模式

Facebook机器学习的三种运作模式

一、 广告系列预算优化（CBO）

1.1 改善表现

以相同的预算取得更多成果。

1.2 节省时间

减少预算的手动跟踪和管理，从而减少预算规划、设置和优化的时间。

1.3 改善投放

如果每个广告组都包含重叠受众，系统将删除重叠受众。然而，如果广告系列预算优化开关按钮打开，预算将转移到更具竞争力和更好机会的广告组，以减少投放不足。

二、 最低成本竞价策略

2.1 适用场景

你比严格的效率目标更注重转化。最低成本竞价策略允许系统为卖家设置竞价，目标是为卖家获得最低成本的单一优化事件，并花费预算。

2.2 注意事项

所有广告团队在使用最低成本竞价和广告系列预算优化时，必须优化同一事件。

三、 自动版位

3.1 特性

人工决定哪个时间，哪个广告使用哪个位置非常复杂，这将浪费时间和金钱。自动位置功能允许广告系统帮助卖家实时确定最佳位

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常见问答(FQAS)

什么是Facebook三种机器学习模式?

Facebook公司在机器学习技术应用上主要有以下三种模式: 1. 监督学习:利用已经标记的数据训练模型来预测未标记的数据,例如识别用户上传图片中的人脸。 2. 无监督学习:从大量未标记数据中自动学习隐含模式和结构,例如对用户行为数据进行用户兴趣分析。 3. 强化学习:通过试误法手段最大化奖励,学习出最佳行为策略,例如自动推荐文章给用户。

这三种模式的主要区别在哪里?

三种模式的主要区别如下: 1. 监督学习需要大量已标记数据来训练模型,而无监督学习则直接处理未标记数据。 2. 监督学习和无监督学习着重学习模型,而强化学习着重学习出最优策略来最大限度完成目标任务。 3. 监督学习可以直接使用已有标签推断新数据的类别,而无监督学习需要自行从数据中发现隐含规律。强化学习通过试误逐步优化策略模型。