“IJCAI 2018阿里妈妈国际广告算法大赛”在近日发布了新停顿，有500个团队从大赛5200多支参赛队伍中锋芒毕露，进入复赛阶段。

依据阿里云天池平台的官方统计，这是一场选手地域范围最广的竞赛，参赛程度也到达了世界级，初赛时即吸引了6大洲、50个国度和地域的选手参赛，进入复赛的队伍不乏全球一流院校及企业的人工智能研讨者的身影。

Cubix 公司的研讨员和数据迷信家Rafi Ullah ，他所率领的队伍是企业中的研讨机构，他主张要让关于人工智能的学术研讨使用于实践生活中的真实场景、处理世界级的通用型成绩。他关于阿里妈妈及阿里云天池平台有着继续关注，此次大赛的赛题和他的学术主张有着高度吻合。

作为阿里经济体的数字营销中台，阿里妈妈在过来几年采用深度学习、在线学习、强化学习等人工智能技术来高效精确地预测用户的购置意向。此伴随着互联网和移动生活的日趋成熟，芝麻信用高分和良好的个人征信记录，不仅可以办理贷款、申请信用卡延伸你的财富，更能大大便利我们的生活。次竞赛的赛题，就是以阿里电商广告为研讨对象，参赛选手经过人工智能技术构建预测模型预估用户的购置意向。阿里妈妈为此提供了脱敏后的阿里海量真实买卖数据，选手们的应战正是发作在真实的广告场景和数据规模中。

这样的赛题以及IJCAI这个国际顶级赛事的光环——International Joint Conference on Artificial Intelligence，是人工智能范畴最好的学术会议之一——让即便是对转化率预测范畴接触不多的学者，也比照赛流显露了极大的兴味。

西澳大学马歇尔中心的数据迷信家王文超正是被这样的条件吸引，和同事一同报名了竞赛；埃塞俄比亚的Nathaniel Tesfaye M，在阅读Facebook时发现了竞赛信息，惊叹“世界上还有这样的竞赛”，报名并成功进入复赛。

“以前从未接触过阿里妈妈的数据或许技术，如今阿里妈妈提供了富有应战的赛题和优质的脱敏数据，与我已经做过的任何一个竞赛都有很大的不同，于是我也尝试了许多新的办法，对广告场景以及转化率预测有了一些了解。&rdquAI已经渗透到了生活中的方方面面。在智能交通领域，人工智能技术也正在发挥作用。o;来自中科院计算所智能信息处置重点实验室的潘斐阳这样以为，这样的声响也代表了这些来自学术界参赛者的想法。

潘斐阳目前是一名博二先生，研讨专注于强化学习 (ReinforcementLearning) 以及它的各种使用，他所在的队伍继续蝉联榜单TOP1。他对复赛充溢等待，“对我来说，初赛的数据量比拟小，当我希望尝试盛行的深度学习模型时，会发现由于数据量的限制，深度学习难以到达令人称心的效果，这能够是我如今的一个遗憾，由于我以为应用深度学习我们能有多得多的创新。”

确实，复赛将为选手们提供一个更宽广的天地，复赛的数据规模是初赛的20倍，同时，与初赛时训练和测试数据的散布较为分歧相比，复赛评测数据采用了一个特殊活动日期的数据，而训练数据则是平常的数据＋局部特殊日期的数据，数据散布上的差别较大，所以整个竞赛的难度也有所添加。

关于复赛，大赛评委也给出了几点建议：1）在特征设计方面，模型的选择上可以依据数据规模的扩展来做一些优化和调整；2）特殊日期数据的设定，需求选手多去关注数据特点，采用技术手腕去处置数据散布变化的成绩。

复赛将继续到5月中旬，经过辩论后，将有5支队伍亮相位于斯德哥尔摩的IJCAI 2018现场，在人工智能的顶级盛会上，展现其对转化率预估的了解和推进。