​ 2021腾讯广告算法大赛初赛阶段已经结束，大赛共收到来自国内外上千家高校和企事业单位的 4,335人 报名参赛。作为大赛官方指定赛期唯一专用机器学习平台，腾讯云TI平台中的机器学习平台 TI-ONE（以下简称 TI-ONE）不仅为所有参赛选手提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估的全流程

复赛参赛选手是只能通过使用 TI-ONE 平台完成比赛吗？ 是的，TI-ONE 是大赛官方指定赛期唯一专用机器学习平台 ，将为参赛选手提供计算资源及机器学习平台支持。参赛选手需使用腾讯云中国站主账号（需完成实名认证）登录使用平台。 复赛参赛选手使用 TI-ONE 完成比赛，产生的费用由谁承担？ TI

4月30日，2021腾讯广告算法大赛初赛已经正式拉开帷幕。2021腾讯广告算法大赛由腾讯广告主办，腾讯云AI、腾讯大数据、腾讯招聘、腾讯高校合作以及英伟达联合主办。TI-ONE与英伟达共同支持AI算法平台，同时与腾讯大数据Angel全栈机器学习平台共同提供算法资源支持。 与此同时，本届赛事与计算机国

2021腾讯广告算法大赛与腾讯2021校招实习正在如火如荼的进行，了解到有很多选手目前都是在校学生，关注比赛的同时也会对校招实习感兴趣，所以小编邀请到了Allen，来分享他关于大赛与校招之间的故事。（文章末有互动小福利哦！） 01主人公介绍 2020年，Allen（化名）以北京航空航天大学在读研究生

5月10日，我们迎来了“视”界直播周的首场直播——“2021腾讯广告算法大赛赛题解析”。直播现场，芦清林和熊江丰老师对本届赛事的两大赛题进行了深入浅出的解析，并对大家提出的问题进行了一一解答。在此期间，共有**3600+**位同学在“看点小程序、腾讯广告营销学院、腾讯广告直播中心小程序、腾讯广告视频

赛事期间，请各位选手使用 TI-ONE 平台 Notebook 功能完成赛题训练。 本篇文章将告诉您如何创建 Notebook 实例，以及如何完成任务训练。 ​ Step 1：创建 Notebook 实例 1.登录 控制台 ，单击菜单栏的【Notebook】，页面将跳转至 Notebook 的实例列

本文将告诉您如何使用腾讯云对象存储 COS 存储和提交大赛结果。 Step 1：创建 COS 存储桶 对象存储 COS 是腾讯云的分布式存储服务，应用于 TI-ONE 的各个环节，包括训练数据、中间结果数据和模型文件的存放与读取等，您需要创建 COS 存储桶以存放训练数据与训练结果。 进入 COS

2021腾讯广告算法大赛，TI-ONE 将作为大赛官方指定赛期唯一专用机器学习平台，为参赛选手提供机器学习平台和计算资源支持。针对比赛过程中，选手们可能会遇到的问题，TI-ONE 特意准备了常见问题及解答，希望可以帮到各位选手。 ​ 代金券发放问题，请查看： FAQ之复赛计算资源相关 FAQ之初赛计

参赛选手在开始使用 TI-ONE 前，需要的准备工作有哪些？ 参赛选手需要完成 TI-ONE 的注册与开通服务。 登录腾讯云账户，确认代金券已到账，代金券余额为正，代金券在有效期内等信息。 ​ 如果腾讯云账户欠费，TI-ONE 平台上运行的任务是自动停止还是需用户手动停止？ 从您的账户余额被扣为负值

2021腾讯广告算法大赛参赛选手是只能通过使用 TI-ONE 平台完成比赛吗？ 是的，TI-ONE 是大赛官方指定赛期唯一专用机器学习平台 ，将为参赛选手提供计算资源及机器学习平台支持。参赛选手需**使用腾讯云中国站主账号（需完成实名认证）**登录使用平台。 ​ 参赛选手使用 TI-ONE 参加此次

参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务，如何获取赛题数据？ 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手可打开内置在 Notebook 里的 Readme 文件，学习如何访问 Dataset。 ​ 参赛选手使用 Notebook 参加比赛，如何提交大赛

点击立即报名 2021腾讯广告算法大赛 全球算法达人注意啦，2021腾讯广告算法大赛强势归来！本届赛事围绕视频广告议题开设两大赛道——**“视频广告秒级语义解析”与“多模态视频广告标签”**两大前沿命题等你来战！ **即日起至5月31日，2021腾讯广告算法大赛报名通道（https://algo.q

本文原作者：罗齐，经授权后发布。 “Feature engineering is the process of using domain knowledge to extract features from raw data via data mining techniques.” （Wikiped

本文原作者：王伟，经授权后发布。 导语 近些年推荐系统领域已经有不少序列化建模的实践，本文将选择部分论文进行简单的分析和整理，旨在产生指引的作用。 背景 传统推荐系统从content-based和social-based等基本模式所衍生出的多种多样的方法，都是将user-item所产生的behavi

本文原作者：彭浩源，经授权后发布。 导语 Google-research开源的BERT代码中，微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现，即使机器上有多块GPU，也无法并行训练，不满足大规模训练的要求。本文分析开源demo代码无法多卡训练的原因，并给出修改代码，支