Каталин Емилиан: „Дълбокото учене“ в дигиталната сфера имитира начина, по който функционира човешкият мозък

Н а 30-и март IAB Forum ще събере лидерите в дигиталния маркетинг и ще представи разпределението на онлайн рекламата, бюджетите и най-големите рекламодателите в интернет. Традиционно на форума ще се представят и най-важните тенденции в областта на интернет рекламата. Сред лекторите са топ мениджъри от световни технологични компании като Google, Smart AdServer, Etarget и Glaxo Smith Kline.

Сред гостите на форума е и Каталин Емилиан, който е регионален директор на технологичната компания RTB House за Румъния и България, световен лидер в създаването на ретаргетинг технологии за най-големите търговски марки в над 40 пазара по света. Вече 13 години работи в динамичната сфера на дигиталния бизнес, седем от които в международната агенция за онлайн проучвания Gemius.

На IAB Forum лекцията на Емилиан е със заглавие „Дълбоко учене: крачка отвъд машинното учене“. Пред какви предизвикателтва ще бъде изправено човечеството в утрешния дигитален свят и какво всъщност знаят машините за нас, разказва директорът на RTB House Каталин Емилиан.

- Темата на вашата лекция е „Дълбокото учене – крачка отвъд машинното учене“. Какво представлява дълбокото учене и за какво се ползва в дигиталния маркетинг?

- Дълбокото учене е подразделение на машинното учене, базирано на алгоритми, които се опитват да извлекат и конструират абстракции от високо ниво от базите данни. То имитира начина, по който човешкият мозък обработва информацията и създава модели на мислене при взимането на решения. Дълбокото учене ни позволява не просто да решаваме специфични проблеми, но и да намираме взаимовръзки и пластове между тях. Следователно тези алгоритми са способни да решават много сложни проблеми, без да ги разделят механично и да ги разглеждат поотделно. Ако илюстрираме това с пример от шаха, подобен алгоритъм може да се учи като гледа шахматни мачове и автоматично да засече частите в играта – начало, среда и край. След това има способност да играе оптимално в трите етапа, като ги съотнася един към друг. И всичко това – без човешка намеса, която да обяснява правилата и обстоятелствата.

- Вярно ли е, че именно дълбокото учене ще ни доближи до футуристичните концепции, в които роботите са способни на самостоятелни съждения и решения?

- Инструментите и методите, базирани върху изкуствен интелект работят само когато хората генерират информацията. Може би изглежда, че това ограничава възможностите, но последните изследвания сочат, че е само въпрос на време да извличаме все по-голяма полза от изкуствения интелект.

От виртуални лични асистенти като Siri и Cortana, до безпилотните автомобили на Google и Tesla, дълбокото учене става част от всекидневието. Разпознаването на речта в нашите смартфони работи все по-добре, а разпознаването на образите се развива отвъд най-смелите ни очаквания. Ултимативната цел на дълбокото учене е да направи живота ни по-лесен и работата – по-ефективна.

Следващата стъпка може да бъде повече използване на изкуствения интелект в нови сфери, например медицината. Благодарение на бързото развитие на изкуствения интелект, вероятно ще имаме роботи, които действат като доктори и умеят да диагностицират много по-надеждно и точно.

Има още много приложения на изкуствения интелект както в науката, така и в ежедневието. Защото когато софтуерът е задвижен от правилните данни, възможностите са безкрайни.

- Как дълбокото учене ще повиши качеството на ретаргетинг технологиите в интернет маркетинга?

- През 2016 г. ние приложихме набор от различни алгоритми с дълбоко учене, за да увеличим ефективността на нашия основен механизъм за закупуване на рекламно пространство. Първият използва дълбоко учене за да идентифицира всяко отделно действие в даден уеб магазин и да открие модели на взимане на решения. С по-голям набор от информация, новият метод на RTB House може да помогне на бизнесите да измерят индивидуалния потенциал за покупка и да направи възвръщаемостта на инвестицията максимална и в най-добрия момент. Алгоритмите интерпретират не само данните от кликовете, но също и как потребителите разглеждат определени oферти, категории или интереси, как поставят продукти в кошницата си за пазаруване. Така сме способни да придобием по-ясна картина за потенциала за покупка на всеки отделен потребител.

Нашият механизъм за препоръки ползва дълбокото учене и за да открива модели на поведение при взимането на решения. Той може да предвиди сегмент от продукти, които най-вероятно биха били интересни на потребителите, според техните навици, поведение или други метрики. Този алгоритъм ползва математически модел, вдъхновен от билогогичните неврони в нашите мозъци (така наречената изкуствена невронна мрежа), който позволява да се извлича по-богата и достоверна информация, която може да бъде интерпретирана от машините, за да определи преференциите на всеки клиент.

- Какви са разликите между българския и румънския пазар от вашата перспектива?

- Няма разлики. Ние ползваме една и съща технология и алгоритмите за дълбоко учене се самообучават да се приспособяват към всеки пазар, магазин и потребител.

- Ако можехте да избирате, кои реклами бихте премахнали от пазара и защо?

- От гледна точка на индустриите списъкът с продукти, които не би трябвало да се рекламират, е различен за всяка държава. Ние като компания имаме собствен списък с индустрии, които не промотираме. Например цигари, алкохол, хазарт, лекарства, еротика и т.н.

Ако не говорим за конкретни индустрии, аз лично бих премахнал натрапчивите банери, които безпокоят потребителите и правят браузването неприятно. Подобни агресивни кампании карат потребителите да инсталират ад-блокери и така със сигурност да понижат резултатите от кампаниите си.

- Как RTB House постигна статуса на един от глобалните лидери в ретаргетинг технологиите?

- Ние сме една от много малкото компании, които развиват и прилагат собствена технология за закупуване на рекламно пространство при real time bidding модела. Създадохме модел, който ползва софицтицирани ретаргетинг сценарии, напредничаво сегментиране и оптимизация в реално време. А в момента към тях добавяме алгоритми, които разпознават отношението и намерението на всеки потребител, за да му предложат точно това, което търси.

Вероятно част от причината е, че можем да модифицираме кампаниите, за да осъществим целите на всеки клиент. Ако преди всички уеб магазини искаха просто повишаване на продажбите, днес по-големите брандове имат много по-специфични цели, които постигат, като използват максималния потенциал на ретаргетинг решенията. Най-голямата ни сила е технология на върха на вълната и консултанти, които добре разбират как чрез нея да задоволят максимално нуждите на клиентите.