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字節跳動破局聯邦學習:開源Fedlearner框架,廣告投放增效209%


作為分佈式的機器學習範式,聯邦學習能夠有效解決數據孤島問題,讓參與方在不共享數據的基礎上聯合建模,挖掘數據價值。

近兩年,聯邦學習技術發展迅速,阿里、騰訊、百度、京東、螞蟻金服、微眾銀行等一眾互聯網大廠、金融科技公司皆涉足其中。前不久,字節跳動聯邦學習技術團隊也開源了自研的聯邦學習平台Fedlearner 。

據介紹,字節跳動聯邦學習平台Fedlearner 已經在電商、金融、教育等行業多個落地場景實際應用。字節跳動聯邦學習技術負責人吳迪在接受InfoQ專訪時表示,聯邦學習面臨的困難更多是如何為客戶爭取可感知的最大商業價值,不同行業的伙伴,其產品特點和價值訴求各不相同。

得益於字節跳動在推薦和廣告領域長期積累的機器學習建模技術,字節跳動聯邦學習找到了幫助企業客戶取得可感知商業價值的方向,即基於字節跳動的個性化推薦算法、模型優勢,探索、尋找落地場景。例如在電商廣告場景的落地案例中,Fedlearner 已經幫助合作方取得了10%以上的投放效率增長,跑量消耗提升15%+,電商平台ROI提升20%+。

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除了電商行業,在與教育行業頭部客戶共同探索聯邦學習落地的過程中,效果也得到了比較好的印證,幫助教育客戶廣告跑量提升124.73%,正價課續報人數提升211.54%,續報率提升32.69%,正價課續費用戶獲客成本降低11.73%。

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