瓜分30万奖金!DeepRec CTR模型性能优化天池挑战赛来啦
DeepRec CTR模型性能优化天池挑战赛已在阿里云天池平台正式上线!
点击率预估 (CTR estimation) 是在线信息系统的核心模块之一,是推荐系统、付费广告、搜索引擎重要的组成部分,广泛的应用于商品购物、短视频、本地生活等领域中,与人们的生活息息相关,具有重要的业务价值。而DeepRec是阿里巴巴统一的稀疏模型训练/预测引擎,针对点击率预估模型的训练/预测进行了深度的优化(DeepRec github地址://github.com/alibaba/DeepRec)。
此次DeepRec CTR模型性能优化挑战赛诚邀广大开发者参赛!借助本次大赛,在DeepRec中沉淀CTR模型新的优化思路和优化方向,共享经验成果,指导和推动实际工业实际场景中点击率预估模型的训练效率的提升!
赛题说明
本赛题需要参赛者使用DeepRec进行单机的CTR模型训练,主要任务为CTR模型(W&DL, DeepFM, DLRM, DIN, DIEN, MMOE)的训练任务:W&DL/DeepFM/DLRM模型的数据集为经过采样的饿了么数据集,DIN/DIEN模型的数据集为亚马逊图书数据集,MMoE使用淘宝数据集,在有限资源使用下优化6个模型的训练速度。
比赛地址
详细赛题及规则介绍请复制下方链接或点击阅读原文
//tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532005/introduction
赛事奖金池
30万元奖金池
冠军: 1支队伍,奖金8万人民币,颁发获奖证书
亚军: 2支队伍,奖金3万人民币,颁发获奖证书
季军: 3支队伍,奖金2万人民币,颁发获奖证书
创新奖:复赛中第7-16名队伍,奖励1万人民币,颁发获奖证书
参与天池大赛的队伍还有机会参与《DeepRec CTR模型性能优化大赛有奖征稿》获得键盘、充电宝等精美礼品!
大赛技术答疑交流群
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