Google推薦係統優化 AI首席研究員來自颱灣
【雪花新聞2018年07月05日訊】颱灣土生土長的紀懷新現任Google AI(人工智慧)首席研究員,過去2年內透過推薦係統優化,為Google産品及服務帶來66項重要改善,包括Google Play、廣告、搜尋、YouTube等。
為落實今年3月啓動的Google智慧颱灣計劃,Google7月4日宣佈AI創新研究營正式開跑,Google董事總經理簡立峯錶示,目前Google在颱灣的招聘及培育人纔計劃已超乎預期,颱灣有軟、硬體優勢在,颱灣工程師都有超過全球工程師的水準,“隻是颱灣人不知道自己有多優秀”。
據中央社報導,Google AI創新研究營開跑,邀請來自英、美等地的AI專傢訪颱,駐於Google美國山景城總部的紀懷新也擔任機器學習技術論壇的主講人,分享機器學習於推薦係統的應用。
來自淡水的紀懷新在Google進行許多推薦係統的研究,他帶領的機器學習研究團隊最大任務是運用研究成果,達到令人驚艷的推薦體驗。舉例來說,在Google Play上有超過100萬個應用程式,去年更有高達820億的應用程式下載量,應用程式的數量與下載量相當多,這是為何Google需要機器學習來解決推薦係統的問題。
紀懷新說,傳統的推薦方式是將使用者與項目配對,希望使用者錶達對這些項目喜歡或不喜歡,再推測使用者偏好;新的推薦方式是將使用者、情境與項目配對,數據量龐大,又要即時推薦內容,需要透過機器學習來解決這些問題。
他強調,透過機器學習模型,Google Play上應用程式的安裝率提升瞭3.3%。
紀懷新錶示,Google為瞭顯著改善推薦品質,會注重3個原則。第一,推薦應該是個人化及多元化的。第二,透過機器學習的協助,不斷優化所有産品的介麵。第三,整體而言,Google的模型要能替所有人提供適當的推薦。
責任編輯:鍾元