Открытый репозиторий для изучения онлайн-рекламы: датасет, подборка материалов, симулятор и примеры RL-агентов

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Фролов, я ведущий разработчик в Центре компетенций Data Science МТС Web Services. За каждым показом онлайн-рекламы стоит очень сложный механизм. Одно из его ключевых понятий — Real-Time Bidding (RTB). Это аукцион онлайн-рекламы, где решается, какое объявление будет показано пользователю на определенном веб-сайте или в приложении. Особенность RTB — необходимость максимально быстро принять решение, для чего системы обучаются с помощью технологии reinforcement learning (RL). 

Это достаточно сложная задача — доступных материалов по ней не так много и непонятно, с какой стороны подступиться. Вместе с коллегами мы собрали репозиторий, который может помочь разработчикам погрузиться в специфику онлайн-аукционов. Он содержит датасет с данными RTB, подборку теоретических материалов, симулятор аукционов и примеры работающих RL-алгоритомов. Все подробности и ссылки — под катом.