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백만 개의 광고 기계: 바카라 커뮤니티 정확하게 실행하는 방법

작성자: Himanshu Kachalia

실시간으로 수백만 개의 광고의 순위를 효율적으로 매기고 점수를 매기는 능력이 성공에 가장 중요합니다.목표그리고 변동하는 수요와 다양한 목표로 특징지어지는 환경에서의 확장성 

기능 엔지니어링

효과적인 기능 엔지니어링은 복잡한 것에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 중요합니다. 

저희 데이터 과학자는 독점적인 쿼리 엔진을 활용하여 다양한 작업을 실행합니다.스파크그리고맵리듀스기능 불일치를 감지하는 프레임워크를 개발했습니다.스파크SQL모델이 최신 데이터 분포와 일치하도록 보장 

머신러닝 모델을 사용한 광고 점수 및 순위 지정

특정 규칙에 따라 필터링 및 삭제와 같은 전처리 단계를 처리하는 일련의 서비스인메모리 캐시그리고분산 키-값 저장소관계형 데이터베이스 및 객체 저장소에서 메타데이터를 빠르게 검색하기 위해 

점수 시스템은 즉각적인 점수 매기기 및 순위 지정을 위해 메모리에 로드된 역직렬화된 훈련 모델을 사용합니다.방향성 비순환 그래프(DAG)여기서 각 기계 학습 모델은 DAG에서 노드 역할을 합니다.CPA(액션당 비용), CPC(클릭당 비용), 또는조회가능성. 

바카라 커뮤니티 높은 처리량과 최소 지연 시간을 유지하면서 초당 수백만 개의 요청을 처리할 수 있도록 지원 

다음은 이러한 시스템의 높은 수준의 설계입니다. 

A/B 테스트 및 맞춤 입찰 전략

통제 그룹 노출과 일반적으로 관련된 비용을 최소화하면서 캠페인 상승도를 정량화하기 위해 

바카라 커뮤니티는 다양한 타겟팅 벡터에 입찰 배율을 적용하여 입찰 알고리즘을 더욱 최적화할 수 있습니다. 

관측 가능성 

우리의 관측성 인프라는 두 가지 핵심 구성요소로 나뉩니다: 

1.모델 생성 및 훈련: 데이터 수집 성공률을 추적합니다.

2.모델 성능: 지연 시간과 같은 실시간 성능 측정항목 모니터링

우리는 다음을 활용합니다시계열 데이터베이스고해상도 측정항목을 수집하고 동적 대시보드를 생성합니다. 

모델 출시 및 버전 관리

우리의 CI/CD 파이프라인은 통합GitLab그리고젠킨스이 설정을 통해 실시간 성능 지표를 기반으로 새로운 기계 학습 모델을 원활하게 출시하거나 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다. 

앞을 내다보며

핵심 초점은 더 크고 정교한 AI 모델을 활용하여 다음 문제를 해결하는 것입니다.AI 기반 광고 사기그리고 훈련 데이터에 존재하는 편향을 영속화하기 위해 AI 기반 알고리즘의 가능성을 탐색 
 
바카라 커뮤니티은 효율적인 예측을 보장하고 높은 성능을 유지하면서 이러한 문제를 해결하는 전략을 개발하고 채점 플랫폼에서 사용자 정의를 더욱 확장하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 

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