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Million Ads Machine: Nexxen が正確なカジノスカイ 仮想通貨を実行する方法

投稿者: ヒマンシュ カチャリア

何百万ものカジノスカイ 仮想通貨をリアルタイムで効率的にランク付けし、スコアを付ける能力が成功にとって最も重要です目標変動する需要と多様な目標によって特徴付けられる状況におけるスケーラビリティ 

特徴量エンジニアリング

複雑なデータから実用的な洞察を抽出するには、効果的な特徴量エンジニアリングが不可欠です 

当社のデータ サイエンティストは独自のクエリ エンジンを利用してさまざまなクエリを実行しますスパークそしてマップリデュース機能の不一致を検出するフレームワークを開発しましたSparkSQLモデルが最新のデータ分布と一致するようにする 

機械学習モデルを使用したカジノスカイ 仮想通貨のスコアリングとランキング

一連のサービスは、特定のルールに基づいてフィルタリングや破棄などの前処理ステップを処理しますメモリ内キャッシュそして分散 Key-Value ストアリレーショナル データベースおよびオブジェクト ストアからのメタデータの高速取得用 

スコアリング システムは、即時のスコアリングとランキングのために、メモリにロードされた逆シリアル化されたトレーニング済みモデルを使用します有向非巡回グラフ (DAG)各機械学習モデルが DAG 内のノードとして機能するCPA (アクションあたりのコスト), CPC (クリック単価)、または視認性. 

高いスループットと最小限の遅延を維持しながら、Nexxen が 1 秒あたり数百万のリクエストを処理できるようにします 

以下は、そのようなシステムの高レベルの設計です: 

A/B テストとカスタム入札戦略

コントロール グループのインプレッションに関連する費用を最小限に抑えながら、キャンペーンの伸びを定量化するため 

カジノスカイ 仮想通貨主は、さまざまなターゲティングベクトルに入札単価調整比を適用することで、入札アルゴリズムをさらに最適化できます 

可観測性 

私たちの可観測性インフラストラクチャは 2 つのコア コンポーネントに分かれています: 

1. モデルの生成とトレーニング: データ収集の成功率を追跡

2. モデルのパフォーマンス: 遅延などのリアルタイムのパフォーマンス指標を監視

私たちはaを活用しています時系列データベース高解像度の指標を収集し、動的なダッシュボードを生成するため 

モデル リリースとバージョニング

当社の CI/CD パイプラインは統合されていますGitLabそしてジェンキンスこの設定により、新しい機械学習モデルのシームレスなロールアウトや、リアルタイムのパフォーマンス指標に基づいた以前のバージョンへのロールバックが可能になります 

今後の展望

主な焦点は、より大規模で洗練された AI モデルを活用して次の課題に取り組むことですAI によるカジノスカイ 仮想通貨詐欺そして AI を利用したアルゴリズムがトレーニング データに存在するバイアスを永続化する可能性を探る 
 
Nexxen は、効率的な予測を確保し、高いパフォーマンスを維持しながら、これらの問題に対処する戦略の開発とスコアリング プラットフォームのカスタマイズのさらなる拡張に取り組んでいます 

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