Исследователи Центра ИИ МГУ представили RobustBid — метод борьбы с неточностями в прогнозах машинного обучения при покупке интернет-рекламы. Разработка позволяет автоматизированным системам ставок игнорировать рыночный шум и ошибки нейросетей, которые часто приводят к переплатам за неэффективные показы объявлений и потере денег рекламодателями.
В разделе Москва
Алгоритм МГУ защитит рекламные бюджеты от ошибок нейросетей
Исследователи Центра ИИ МГУ представили RobustBid — метод борьбы с неточностями в прогнозах машинного обучения при покупке интернет-рекламы. Разработка позволяет автоматизированным системам ставок игнорировать рыночный шум и ошибки нейросетей, которые часто приводят к переплатам за неэффективные показы объявлений и потере денег рекламодателями.
Современный автобиддинг работает на основе предсказаний вероятности кликов и целевых действий. Эти прогнозы генерируют нейросети, но их точность далека от идеала. Любое отклонение в данных заставляет алгоритм завышать ставки, из-за чего бизнес тратит бюджет впустую, пытаясь привлечь нецелевую аудиторию. Разработка Юрия Дорна и его команды меняет подход к управлению этими процессами.
В основе RobustBid лежат методы робастной оптимизации. Ученые вывели аналитическое решение, которое учитывает неопределенность в прогнозах еще на этапе планирования ставки. В отличие от стандартных систем, полагающихся на «сырые» данные моделей, этот метод буквально страхует систему от критических ошибок. Эффективность алгоритма уже подтвердили тесты на открытых наборах данных, включая iPinYou и BAT. Результаты работы специалисты представили на международной конференции AAMAS 2026 в Пафосе.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!