三种运用Facebook机器学习的模式

Facebook机器学习的三种运作模式

Facebook的广告系统在发布后，会持续探索发布广告组的最佳方式，以获得更好的效果。为了实现这一目标，Facebook将机器学习应用到其广告系统中，形成了三种运作模式：广告系列预算优化、最低成本竞价策略、自动版位。

一、广告系列预算优化

广告系列预算优化是一种在广告系列层面进行预算优化的方式。当卖家设定总预算时，Facebook会实时将预算分配到性能最好的广告组上，以此来实时获得成效。通过这个方法可以减少手动跟踪和优化的时间，同时可以减少重叠受众的出现，从而改善投放效果。

二、最低成本竞价

最低成本竞价是一个专门为卖家设定竞价的功能，目标是通过最低成本来实现单个优化事件。考虑到所有团队都要使用同一事件来优化，因此卖家必须正确识别该事件才能使用此功能。

三、自动版位

人工决定哪个时间、哪个广告使用哪个位置是一个复杂的过程，耗时耗力。自动版位功能可以帮助卖家更快地找到最佳位

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常见问答(FQAS)

你可以使用Facebook开发的深度学习框架PyTorch来进行图像分类、语音分类等任务。先收集带有标签的数据进行训练,再使用训练好的模型对新的输入数据进行预测分类。

Facebook机器学习技术广泛应用于个人化推荐、图像识别、语音识别、翻译等领域。例如在Facebook首页会根据用户兴趣推荐相关动态;通过机器学习可以自动识别上传照片中的人脸;也可以实现实时翻译等功能。

你可以从GitHub下载Facebook开源的机器学习框架和数据集,比如PyTorch、Caffe2等;根据自己的项目需求选择合适的数据集进行训练;使用Facebook提供的在线文档和教程进行模型的构建和调参;最后实现一个独立的机器学习产品。