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内容提要
广告推荐系统面临数据稀疏和冷启动挑战。腾讯机器学习平台利用AutoML技术简化模型开发，提升推荐准确性。研究涵盖BiGNAS、One-Shot NAS和AutoPooling等，自动优化特征选择和模型架构，降低技术门槛，促进跨部门协作，提升用户体验。
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关键要点
- 广告推荐系统面临数据稀疏和冷启动挑战。
- 腾讯机器学习平台利用AutoML技术简化模型开发，提升推荐准确性。
- AutoML技术通过自动化流程降低技术门槛，促进跨部门协作。
- BiGNAS提出了一种新的跨域推荐系统框架，解决数据稀疏性和冷启动问题。
- One-Shot NAS通过自动特征选择提高推荐系统性能，降低计算开销。
- AutoPooling优化多值特征处理，提升推荐系统整体性能。
- AdaS&S自动化搜索embedding层大小，显著提升推荐系统效果。
- FlexHB提供高效灵活的超参数优化框架，降低优化时间和计算成本。
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