本文主要是介绍算法界的“视界杯”，2021腾讯广告算法大赛来了！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
近年随着大数据人工智能的发展，算法竞赛层出不穷，不同于国内外其他算法竞赛，腾讯广告算法竞赛专注于广告领域，自2017年起，每年一度的腾讯广告算法大赛都与实际业务结合紧密，始终致力于解决广告技术在实际应用中的前沿课题，推动促进产学研的交流与融合，如今已逐渐成为全球瞩目的顶级算法竞技赛事。
（报名截止时间：6月4日 报名链接：https://algo.qq.com/）
聚焦广告，前沿命题
腾讯广告算法大赛的历届赛题都有非常大的业务价值，也是当下阶段业内所关注的技术方向，下面就一起回顾下历年赛题，了解广告技术的发展方向。
第一届腾讯广告算法大赛以“移动App广告转化率预估“为主题，首次开放腾讯在社交和数字广告领域的“实战类”数据，以高度模拟真实业务的赛题方式呈现，并直指数字广告中的核心关键问题：转化预估，通过算法解决方案，引领广告生态业界的核心技术方向。
2018年腾讯广告算法大赛的题目源于腾讯广告业务中的一个真实的广告产品——相似人群拓展（Lookalike）。在实际广告业务应用场景中，Lookalike 能基于广告主已有的消费者，找出和已有消费者相似的潜在消费者，以此有效帮助广告主挖掘新客、拓展业务，并指向业界核心问题用户增长。
2019年腾讯广告算法大赛的题目是源于腾讯广告业务中一个面向广告主服务的真实业务产品 ——广告曝光预估。广告曝光预估的目的是在广告主创建新广告和修改广告设置时，为广告主提供未来的广告曝光效果参考。通过这个预估参考，广告主能避免盲目的优化尝试，有效缩短广告的优化周期，降低试错成本，使广告效果尽快达到广告主的预期范围。
2020年腾讯广告算法大赛的题目来源于一个重要且有趣的问题。人口统计学特征是各类推荐系统的重要输入特征，其中自然也包括了广告平台。大多数验证所采用的方式都是以人口统计学属性作为输入来产生推荐结果，然后离线或者在线地对比用与不用这些输入的情况下的推荐性能。而大赛题目则尝试从另一个方向来验证这个假设，即以用户在广告系统中的交互行为作为输入来预测用户的人口统计学属性。
历经四年的发展，2021腾讯广告算法大赛再次聚焦计算广告领域前沿课题，同时也具有很强的实践性和商业价值。众所周知，计算广告是互联网行业里，通过数据和机器学习的力量，最能够规模化获取收入的应用领域。在这个领域选择竞赛题目，可以说实用性和挑战性具备。
今年更是与计算机领域国际学术顶会ACM Multimedia联合，围绕视频广告开设的两大赛道（“视频广告秒级语义解析”与“多模态视频广告标签”）展开。
（报名截止时间：6月4日 报名链接：https://algo.qq.com/）
深入推进产研结合
为了更好的以产研结合的形式助推行业人才培养，让专业高校学生及技术从业者更全面深入地了解AI技术发展趋势，在每年的比赛期间还会举办相关课题的直播分享，如2020腾讯广告算法大赛举办期间，邀请多位大赛评委开展有关《后疫情时代的“智”者未来》专题直播，分享AI技术在后疫情时代的发展趋势。基于后疫情时代，营销、技术人较为关心的企业数字化转型以及营销技术、人才发展等多方面问题，直播嘉宾们会就以下三个议题展开分享和讨论。
腾讯广告算法大赛就如同产研结合的连接器，在竞赛中锻炼和提升选手的深度算法能力，造就很多优秀且有价值的方案，同时探索如何利用大数据与人工智能技术解决计算广告领域的关键问题，推进行业发展。比如说，多年以前的Netflix推荐大赛，实际上极大地推动了个性化推荐领域的技术进步，也第一次让引发了业界对用户隐私保护技术的讨论。
强大的计算力支持
其实，对大多数选手来说最难得的，是指挥千军万马般的巨大计算力，把庞大的数据集舞动起来。在巨大算力支撑下的建模结果，往往会超出我们每个人想象力的极限，比如几年前的AlphaGo。而这样的计算环境和能力，在学校里是可遇不可求的。
腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）作为大赛期间唯一指定的机器学习平台，会自动分批为参赛的活跃选手发放满足大赛任务必须的代金券。并提供腾讯大数据自研并开源的高性能分布式机器学习框架Angel，助力选手算法开发测试。简单说，参赛的计算资源是免费的，官方还会提供高性能的深度学习引擎。哪怕就是冲这个，学习体验一下工业界的算力环境，也相当有意义。从腾讯广告算法大赛提供了如此多的资源支持来看，主办方对赛事的投入及重视程度可见一斑。
感兴趣的同学可以点击链接报名参加：
https://algo.qq.com/signup.html?rfisource=AMSLC0303
百万级奖金池等你来战
2021腾讯广告算法大赛总奖池高达百万人民币，冠军奖项最高可获得10万美元，而此举为的就是能够吸引更多算法爱好者参与到比赛当中来，让我们在算法竞技舞台挑战前沿命题，突破自我的同时，为广告技术在实际应用与未来的发展过程中提供新的思考与可能。
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