Google推荐系统优化 AI首席研究员来自台湾
【雪花新闻2018年07月05日讯】台湾土生土长的纪怀新现任Google AI(人工智慧)首席研究员,过去2年内透过推荐系统优化,为Google产品及服务带来66项重要改善,包括Google Play、广告、搜寻、YouTube等。
为落实今年3月启动的Google智慧台湾计划,Google7月4日宣布AI创新研究营正式开跑,Google董事总经理简立峰表示,目前Google在台湾的招聘及培育人才计划已超乎预期,台湾有软、硬体优势在,台湾工程师都有超过全球工程师的水准,“只是台湾人不知道自己有多优秀”。
据中央社报导,Google AI创新研究营开跑,邀请来自英、美等地的AI专家访台,驻于Google美国山景城总部的纪怀新也担任机器学习技术论坛的主讲人,分享机器学习于推荐系统的应用。
来自淡水的纪怀新在Google进行许多推荐系统的研究,他带领的机器学习研究团队最大任务是运用研究成果,达到令人惊艳的推荐体验。举例来说,在Google Play上有超过100万个应用程式,去年更有高达820亿的应用程式下载量,应用程式的数量与下载量相当多,这是为何Google需要机器学习来解决推荐系统的问题。
纪怀新说,传统的推荐方式是将使用者与项目配对,希望使用者表达对这些项目喜欢或不喜欢,再推测使用者偏好;新的推荐方式是将使用者、情境与项目配对,数据量庞大,又要即时推荐内容,需要透过机器学习来解决这些问题。
他强调,透过机器学习模型,Google Play上应用程式的安装率提升瞭3.3%。
纪怀新表示,Google为瞭显著改善推荐品质,会注重3个原则。第一,推荐应该是个人化及多元化的。第二,透过机器学习的协助,不断优化所有产品的介面。第三,整体而言,Google的模型要能替所有人提供适当的推荐。
责任编辑:钟元