Development of a real-time analytical and decision support system for the online advertising market (Q3929909)

Az online hirdetési terület egy összetett és javarészt automatizmusok támogatta folyamattá vált az elmúlt évtizedben. Az összetettség egyrészről adódik a technológiai folyamatokból, másrészről a folyamatban résztvevők számának növekedéséből. Ezen felül a programozott környezetnek köszönhetően nehezen átlátható és ellenőrizhető a folyamat a szereplők számára. Többnyire elavult mérési metódusok és a belőlük nyert adatok alapján vonnak le indirekt következtetéseket, amelyek magukban hordozzák a hibás döntések lehetőségét. A pályázat keretein belül megvalósítani kívánt valósidejű analitikai és döntés támogató rendszer ezen a helyzeten kíván változtatni, olyan módon, hogy egyrészt új metódusokat vezet be a folyamatok mérésére, másrészről azonnal felhasználható információkat, adatokat szolgáltat a szereplőknek, amelyek segítségével még futási környezetben beavatkozhatnak. A projekt célja, hogy egységesített - iparági szabvány jellegű - megoldást nyújtson a piac szereplőinek, amellyel átláthatóvá válik az online hirdetési szektor, és jól meghatározott, folyamatosan megújuló metrikákat szolgáltasson az adat, mérés alapú döntésekhez. A tervezett prototípus bemutatása: A rendszer egyik alapvető pillére - és újdonsága a jelenleg elérhető megoldásokkal szemben - a valós idejű mérés és adatfeldolgozás, amely segítségével a döntési helyzetek a lehető legfrissebb adatokkal támaszthatóak alá. A rendszer egyrészről figyeli a valós felhasználói folyamatokat - mint, például az egér vagy érintés (mobil eszközök) által kiváltott események -, másrészről a már felhalmozott mérésekből, megfigyelésekből származó historikus adatokból is táplálkozik. A rendszer másik alapvető fontosságú eleme az adat elemzői vizsgálatokat és a valós idejű elemzéseket támogató gépi tanuló (machine learning) modul, amely képes a rendelkezésre álló adatokban mintázatokat felismerni, illetve ezeket a mechanizmusokat önmaga tovább fejleszteni. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (MI) egyik ága, olyan rendszer, mely tanulni képes, azaz tapasztalatokból tudást generál. Ez azt jelenti, hogy a rendszer példa adatok, minták alapján képes önállóan, vagy emberi segítséggel szabályszerűségeket, szabályokat felismerni, meghatározni. A rendszer tehát nem csupán betanulja kívülről a mintákat, hanem képes ezek alapján olyan általánosításra, ami alapján – a tanulási szakasz végeztével – ismeretlen adatokra vonatkozólag is döntéseket tud hozni. Természetesen a valós időben gyűjtött és vizsgált adatok folyamatosan bővítik a historikus adatbázist, amely egyben növeli a rendszer tudását és fokozza egy-egy elemzés, értékelés összetettségét. A rendszer fent említett tanulási modelljeinek kidolgozásához elemi fontosságú a folyamatos kutatói és elemzői tevékenység, amely során a hirdetési piac egyes elemeit, folyamatait és szereplőit figyelhetjük meg. Ez olyan labor környezetek kialakítását jelenti, ahol: ? megfigyelhetőek az egyes robot hálózatok (bot networks) fertőzött számítógépek monitorozásával, ? eseménycsapdák (honeypot) segítségével vizsgálhatóak a csaló automatizmusok működése, ? zárt modelleken tesztelhetőek a vizsgálati mechanizmusok eredményei, ? mintázat modellek ellenőrizhetőek valós környezetben. Az így szerzett tapasztalatok vezethetőek vissza az öntanuló rendszerbe, ami így mind szélesebb spektrumban képes az elemzéseket megvalósítani. Adatgyűjtés A rendszer belépési pontja az adatgyűjtés, amely során valós időben figyeli meg felhasználói tevékenységeket, környezeti változókat és továbbítja azokat tárolásra, feldolgozásra, és elemzésre. A gyűjtést egy beépülő modul végzi, aminek technológiai megvalósítása a vizsgált környezettől függ - például mobil eszközökön vagy asztali számítógépeken egy Javascript alapú kisalkalmazás. Az adatgyűjtő alapszintű feldolgozási feladatokat is ellát, így támogatva a terhelés megosztást a rendszeren belül. Valósidejű adatfeldolgozás Az online folyamatok értékelése során alapvető fontosságú, hogy a mérés, adatfeldolgozás és a beavatkozás között a lehető legkisebb késleltetés történjen, miközben a legszélesebb mintán, adatmennyiségen történjen a feldolgozás, elemzés. A rendszer ezen alapelv mentén párhuzamosan valósítja meg a valós idejű adatfeldolgozást, illetve a vizsgált adatok historikus tárolását és feldolgozását. Ennek megfelelően a valós idejű adatok tárolása és lekérdezése külön adat tároló megoldásban történik, akárcsak a múltbeli adatoké. Ez a párhuzamos működés egyrészről növeli a pontosságot - összetettebb elemzések futtathatóak a múltbeli adatokon, amelyek alapozhatják a valós idejű elemzéseket -, másrészről lehetőséget ad arra, hogy a rendszer felhasználói különböző típusú elemzéseken keresztül értékeljék a folyamataikat. A valósidejű adatfeldolgozás az alábbi lépésekben történik meg: ? adat tisztítás Ezen lépés során a megfigyelt és rögzített adatokat futási környezettől független, azonos formára hozza a rendszer, megtisztítja az ismert vagy minta alapján felismerhető hibáktól, ezzel t (Hungarian)

0 references

The online advertising area has become a complex and largely automated process over the last decade. Complexity is due, on the one hand, to technological processes and, on the other hand, to the increase in the number of participants in the process. Moreover, due to the programmed environment, it is difficult to transparent and monitor the process for actors. Mostly outdated measurement methods and data are used to draw indirect conclusions, which have the potential to make mistakes. The real-time analytical and decision support system to be implemented within the framework of the tender aims to change this situation by introducing new methods for measuring the processes and providing information and data to the actors that can be used immediately, with the help of which they can intervene in a running environment. The aim of the project is to provide market participants with a standardised, industry-standardised solution that will make the online advertising sector transparent and provide well-defined, continuously renewable metrics for data and measurement-based decisions. Presentation of the proposed prototype: One of the fundamental pillars of the system — and its novelty compared to the solutions currently available — is real-time measurement and data processing, which helps to substantiate decision-making situations with the most up-to-date data possible. On the one hand, the system monitors real user processes, such as events triggered by mouse or touch (mobile devices) and, on the other hand, feeds on historical data from already accumulated measurements and observations. Another key element of the system is the machine learning module to support data analysis and real-time analysis, which can identify patterns in available data and develop these mechanisms further. Machine learning is a branch of Artificial Intelligence (AI), a system that can learn, i.e. generate knowledge from experience. This means that the system is able to identify and define regularity and rules on the basis of examples of data or samples on its own or with human assistance. Therefore, the system not only learns samples from the outside, but it is able to generalise them so that it can also make decisions on unknown data at the end of the learning phase. Of course, the data collected and examined in real time constantly expand the historical database, which also increases the knowledge of the system and enhances the complexity of an analysis and evaluation. In order to develop the above-mentioned learning models of the system, continuous research and analytics activities are essential in order to observe certain elements, processes and actors of the advertising market. This means creating lab environments where: can you observe the monitoring of individual robot networks (bot networks) infected computers,? with the help of event traps (honeypots), you can test the results of the scanning mechanisms on closed models, and sample models can be checked in real-life environments. The experience gained can be traced back to the self-learning system, which is able to carry out analyses in an increasingly wider spectrum. Data Collection The entry point of the system is the data collection, during which it monitors user activities, environmental variables in real time and transmits them for storage, processing and analysis. The collection is carried out by a snap-in, the technological implementation of which depends on the tested environment — for example, a Javascript-based applet on mobile devices or desktops. The data collector also performs basic processing tasks, thus supporting load sharing within the system. Real-time data processing In the evaluation of online processes, it is essential that the delay between measurement, data processing and intervention is as low as possible, while processing and analysis is carried out on the widest sample and volume of data. Based on this principle, the system implements real-time data processing in parallel, as well as the historical storage and processing of the data examined. Accordingly, real-time data are stored and retrieved in a separate data storage solution, as well as historical data. On the one hand, this parallel operation increases accuracy — more complex analyses can be run on historical data that can base real-time analysis — and, on the other hand, allows users of the system to evaluate their processes through different types of analysis. Real-time data processing takes place in the following steps: data cleaning During this step, the observed and recorded data is brought into the same form, independent of the running environment, cleansing of known or recognisable errors, (English)

point in time

8 February 2022

readability score

0.2366445004082723

0 references

Le secteur de la publicité en ligne est devenu un processus complexe et largement automatisé au cours de la dernière décennie. La complexité est due, d’une part, aux processus technologiques et, d’autre part, à l’augmentation du nombre de participants au processus. En outre, en raison de l’environnement programmé, il est difficile de transparence et de suivi du processus pour les acteurs. La plupart du temps, des méthodes de mesure et des données obsolètes sont utilisées pour tirer des conclusions indirectes, qui sont susceptibles de commettre des erreurs. Le système d’analyse et d’aide à la décision en temps réel à mettre en œuvre dans le cadre de l’appel d’offres vise à modifier cette situation en introduisant de nouvelles méthodes de mesure des processus et en fournissant des informations et des données aux acteurs qui peuvent être utilisés immédiatement, avec l’aide desquelles ils peuvent intervenir dans un environnement de fonctionnement. L’objectif du projet est de fournir aux acteurs du marché une solution normalisée et standardisée dans l’industrie qui rendra le secteur de la publicité en ligne transparent et fournira des mesures bien définies et renouvelables en permanence pour les données et les décisions fondées sur la mesure. Présentation du prototype proposé: L’un des piliers fondamentaux du système — et sa nouveauté par rapport aux solutions actuellement disponibles — est la mesure en temps réel et le traitement des données, ce qui permet d’étayer les situations de prise de décision avec les données les plus récentes possibles. D’une part, le système surveille les processus utilisateurs réels, tels que les événements déclenchés par la souris ou le toucher (appareils mobiles) et, d’autre part, alimente des données historiques provenant de mesures et d’observations déjà accumulées. Un autre élément clé du système est le module d’apprentissage automatique destiné à soutenir l’analyse des données et l’analyse en temps réel, qui permet d’identifier les schémas des données disponibles et de développer ces mécanismes. L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle (IA), un système qui peut apprendre, c’est-à-dire générer des connaissances à partir de l’expérience. Cela signifie que le système est en mesure d’identifier et de définir la régularité et les règles sur la base d’exemples de données ou d’échantillons, seuls ou avec l’aide humaine. Par conséquent, le système non seulement apprend des échantillons de l’extérieur, mais il est en mesure de les généraliser afin qu’il puisse également prendre des décisions sur des données inconnues à la fin de la phase d’apprentissage. Bien sûr, les données recueillies et examinées en temps réel élargissent constamment la base de données historique, ce qui augmente également la connaissance du système et accroît la complexité d’une analyse et d’une évaluation. Afin de développer les modèles d’apprentissage susmentionnés du système, les activités de recherche et d’analyse continues sont essentielles pour observer certains éléments, processus et acteurs du marché de la publicité. Cela signifie créer des environnements de laboratoire où: pouvez-vous observer la surveillance des réseaux robotiques individuels (réseaux de robots) des ordinateurs infectés? Avec l’aide de pièges d’événements (pots), vous pouvez tester les résultats des mécanismes de balayage sur des modèles fermés, et des modèles d’échantillons peuvent être vérifiés dans des environnements réels. L’expérience acquise remonte au système d’auto-apprentissage, qui est capable d’effectuer des analyses dans un spectre de plus en plus large. Collecte de données Le point d’entrée du système est la collecte de données, au cours de laquelle il surveille les activités des utilisateurs, les variables environnementales en temps réel et les transmet pour stockage, traitement et analyse. La collection est réalisée par un composant logiciel enfichable, dont l’implémentation technologique dépend de l’environnement testé — par exemple, une applet basée sur Javascript sur des appareils mobiles ou des ordinateurs de bureau. Le collecteur de données effectue également des tâches de traitement de base, prenant ainsi en charge le partage de charge au sein du système. Traitement des données en temps réel Dans l’évaluation des processus en ligne, il est essentiel que le délai entre la mesure, le traitement des données et l’intervention soit le plus faible possible, tandis que le traitement et l’analyse sont effectués sur l’échantillon et le volume de données les plus larges. Sur la base de ce principe, le système met en œuvre en parallèle le traitement des données en temps réel, ainsi que le stockage et le traitement historiques des données examinées. En conséquence, les données en temps réel sont stockées et récupérées dans une solution de stockage de données séparée, ainsi que des données historiques. D’une part, cette opération parallèle augmente la précision — des analyses ... (French)

point in time

10 February 2022

0 references

Internetireklaami valdkond on viimase kümne aasta jooksul muutunud keerukaks ja suures osas automatiseeritud protsessiks. Keerukus tuleneb ühelt poolt tehnoloogilistest protsessidest ja teiselt poolt protsessis osalejate arvu suurenemisest. Lisaks on programmeeritud keskkonna tõttu keeruline protsessi osalejate jaoks läbipaistvalt ja jälgida. Enamasti aegunud mõõtmismeetodeid ja andmeid kasutatakse kaudsete järelduste tegemiseks, mis võivad vigu teha. Hankemenetluse raames rakendatav reaalajas kasutatav analüütiline ja otsuste tegemise tugisüsteem püüab olukorda muuta, võttes kasutusele uued meetodid protsesside mõõtmiseks ning teabe ja andmete edastamiseks osalejatele, keda on võimalik kohe kasutada ja mille abil nad saavad sekkuda toimivasse keskkonda. Projekti eesmärk on pakkuda turuosalistele standarditud, tööstusharu standarditud lahendust, mis muudab internetireklaami sektori läbipaistvaks ning pakub andmete ja mõõtmispõhiste otsuste jaoks hästi määratletud ja pidevalt taastuvaid näitajaid. Kavandatud prototüübi tutvustus: Süsteemi üks alustalasid – ja selle uudsus võrreldes olemasolevate lahendustega – on reaalajas mõõtmine ja andmetöötlus, mis aitab põhjendada otsuste tegemise olukordi võimalikult ajakohaste andmetega. Ühest küljest jälgib süsteem tegelikke kasutajaprotsesse, näiteks hiire või puudutamise (mobiilseadmete) põhjustatud sündmusi, ning teisest küljest sisestab süsteem juba kogutud mõõtmiste ja vaatluste ajaloolisi andmeid. Süsteemi teine põhielement on masinõppe moodul, mis toetab andmete analüüsi ja reaalajas analüüsi, mis võimaldab tuvastada olemasolevate andmete mustreid ja arendada neid mehhanisme edasi. Masinõpe on tehisintellekti haru – süsteem, mis suudab õppida, st luua teadmisi kogemustest. See tähendab, et süsteem suudab ise või inimeste abiga tuvastada ja määratleda korrapärasust ja eeskirju andmete või proovide näidete põhjal. Seetõttu ei õpi süsteem mitte ainult väljastpoolt saadud proove, vaid suudab neid üldistada, et ta saaks õppeetapi lõpus teha otsuseid ka tundmatute andmete kohta. Loomulikult laiendavad reaalajas kogutud ja uuritud andmed pidevalt ajaloolist andmebaasi, mis suurendab ka süsteemi tundmist ning suurendab analüüsi ja hindamise keerukust. Süsteemi eespool nimetatud õppemudelite väljatöötamiseks on oluline pidev teadustegevus ja analüütika, et jälgida reklaamituru teatavaid elemente, protsesse ja osalejaid. See tähendab laborikeskkonna loomist, kus: kas saate jälgida üksikute robotvõrkude (bot võrkude) nakatunud arvutite seiret? sündmuste lõksude (honeypottide) abil saate testida suletud mudelite skannimismehhanismide tulemusi ja näidismudeleid saab kontrollida reaalsetes keskkondades. Saadud kogemusi saab seostada iseõppimise süsteemiga, mis suudab teha analüüse üha laiemas spektris. Andmete kogumine Süsteemi sisendpunkt on andmete kogumine, mille käigus jälgitakse kasutajate tegevust, keskkonnamuutujaid reaalajas ning edastatakse need salvestamiseks, töötlemiseks ja analüüsimiseks. Kogumine toimub kiirklahvi abil, mille tehnoloogiline rakendamine sõltub testitud keskkonnast – näiteks Javascripti-põhine aplett mobiilseadmetes või lauaarvutites. Andmete koguja täidab ka põhilisi töötlemisülesandeid, toetades seega koormuse jagamist süsteemis. Reaalajas andmete töötlemine Veebiprotsesside hindamisel on oluline, et mõõtmise, andmetöötluse ja sekkumise vaheline viivitus oleks võimalikult väike, samal ajal kui töötlemine ja analüüs viiakse läbi kõige laiema valimi ja andmemahu alusel. Selle põhimõtte alusel rakendatakse süsteemi paralleelselt reaalajas toimuvat andmete töötlemist, samuti analüüsitud andmete varasemat säilitamist ja töötlemist. Sellest tulenevalt salvestatakse ja otsitakse reaalajas andmeid eraldi andmesalvestuslahendusest, samuti varasematest andmetest. Ühest küljest suurendab see paralleelne toiming täpsust – keerukamaid analüüse saab teha varasemate andmete põhjal, mis võivad põhineda reaalajas analüüsimisel – ja teisest küljest võimaldab süsteemi kasutajatel hinnata oma protsesse eri liiki analüüside abil. Andmete töötlemine reaalajas toimub järgmistes etappides: andmete puhastamine Selle etapi jooksul sisestatakse vaadeldud ja salvestatud andmed samasse vormi, sõltumata jooksvast keskkonnast, teadaolevate või äratuntavate vigade puhastamisest, (Estonian)

point in time

12 August 2022

0 references

Per pastarąjį dešimtmetį internetinės reklamos sritis tapo sudėtingu ir iš esmės automatizuotu procesu. Sudėtingumą lemia, viena vertus, technologiniai procesai ir, kita vertus, proceso dalyvių skaičiaus padidėjimas. Be to, dėl programuojamos aplinkos sunku skaidriai ir stebėti procesą dalyviams. Daugiausia pasenusių matavimo metodų ir duomenų naudojami netiesioginėms išvadoms, kurios gali padaryti klaidų. Tikralaike analitine ir sprendimų priėmimo paramos sistema, kuri turi būti įgyvendinta konkurso metu, siekiama pakeisti šią padėtį įvedant naujus procesų matavimo metodus ir teikiant informaciją bei duomenis dalyviams, kuriuos galima nedelsiant panaudoti, padedant jiems įsikišti į veikiančią aplinką. Projekto tikslas – pateikti rinkos dalyviams standartizuotą, standartizuotą sprendimą, kuris užtikrintų internetinės reklamos sektoriaus skaidrumą ir pateiktų aiškiai apibrėžtus, nuolat atnaujinamus duomenis ir matavimu grindžiamus sprendimus. Siūlomo prototipo pristatymas: Vienas iš pagrindinių sistemos ramsčių – ir jos naujovė, palyginti su šiuo metu prieinamais sprendimais – yra matavimas realiuoju laiku ir duomenų apdorojimas, kuris padeda pagrįsti sprendimų priėmimo situacijas su naujausiais duomenimis. Viena vertus, sistema stebi realius naudotojų procesus, pvz., įvykius, kuriuos sukelia pelė arba jutikliniai įrenginiai (mobilieji įrenginiai), ir, kita vertus, perduoda istorinius duomenis iš jau sukauptų matavimų ir stebėjimų. Kitas svarbus sistemos elementas – mašininio mokymosi modulis, skirtas duomenų analizei ir analizei realiuoju laiku paremti, pagal kurį galima nustatyti turimų duomenų modelius ir toliau plėtoti šiuos mechanizmus. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto (DI) šaka, sistema, kuri gali mokytis, t. y. generuoti žinias iš patirties. Tai reiškia, kad sistema gali nustatyti ir apibrėžti tvarkingumą ir taisykles remdamasi duomenų pavyzdžiais arba imčių pavyzdžiais savarankiškai arba padedant žmogui. Todėl sistema ne tik mokosi pavyzdžių iš išorės, bet ir gali juos apibendrinti, kad mokymosi etapo pabaigoje taip pat galėtų priimti sprendimus dėl nežinomų duomenų. Žinoma, realiu laiku renkami ir analizuojami duomenys nuolat plečia istorinę duomenų bazę, kuri taip pat padidina žinias apie sistemą ir padidina analizės ir vertinimo sudėtingumą. Siekiant sukurti pirmiau minėtus sistemos mokymosi modelius, būtini nuolatiniai moksliniai tyrimai ir analizės veikla, siekiant stebėti tam tikrus reklamos rinkos elementus, procesus ir veikėjus. Tai reiškia, kad reikia sukurti laboratorijos aplinką, kurioje: ar galite stebėti atskirų robotų tinklų (bot tinklų) užkrėstų kompiuterių stebėseną? naudojant įvykių spąstus (medaus puodus), galite išbandyti uždarų modelių nuskaitymo mechanizmų rezultatus, o pavyzdžių modelius galima patikrinti realioje aplinkoje. Įgytą patirtį galima susieti su savarankiško mokymosi sistema, galinčia atlikti analizes vis platesniu spektru. Duomenų rinkimas Sistemos įvedimo punktas yra duomenų rinkimas, kurio metu ji stebi naudotojų veiklą, aplinkos kintamuosius realiuoju laiku ir perduoda juos saugoti, apdoroti ir analizuoti. Kolekciją atlieka „snap-in“, kurios technologinis įgyvendinimas priklauso nuo išbandytos aplinkos, pavyzdžiui, „Javascript“ programėlė mobiliuosiuose įrenginiuose ar staliniuose kompiuteriuose. Duomenų rinkėjas taip pat atlieka pagrindines tvarkymo užduotis, taip palaikydamas apkrovos dalijimąsi sistemoje. Duomenų apdorojimas realiuoju laiku Vertinant internetinius procesus labai svarbu, kad tarp matavimo, duomenų apdorojimo ir intervencijos būtų kuo mažiau, o apdorojimas ir analizė būtų atliekami pagal plačiausią duomenų imtį ir apimtį. Remiantis šiuo principu, sistema lygiagrečiai vykdo duomenų tvarkymą realiuoju laiku, taip pat nagrinėtų duomenų istorinį saugojimą ir tvarkymą. Atitinkamai realaus laiko duomenys saugomi ir gaunami atskirame duomenų saugojimo sprendime, taip pat istoriniuose duomenyse. Viena vertus, ši lygiagreti operacija padidina tikslumą – sudėtingesnės analizės gali būti atliekamos remiantis istoriniais duomenimis, kurie gali būti pagrįsti analize realiuoju laiku, ir, kita vertus, leidžia sistemos naudotojams įvertinti savo procesus atliekant įvairių tipų analizę. Tikralaikis duomenų tvarkymas vyksta šiais etapais: duomenų valymas Šio etapo metu stebimi ir įrašyti duomenys įvedami į tą pačią formą, nepriklausomai nuo važiavimo aplinkos, valant žinomas ar atpažįstamas klaidas, (Lithuanian)

point in time

12 August 2022

0 references

L'area pubblicitaria online è diventata un processo complesso e in gran parte automatizzato nell'ultimo decennio. La complessità è dovuta, da un lato, ai processi tecnologici e, dall'altro, all'aumento del numero di partecipanti al processo. Inoltre, a causa dell'ambiente programmato, è difficile garantire la trasparenza e monitorare il processo per gli attori. Per lo più metodi e dati di misurazione obsoleti sono utilizzati per trarre conclusioni indirette, che hanno il potenziale di commettere errori. Il sistema di supporto analitico e decisionale in tempo reale da attuare nell'ambito del bando di gara mira a modificare questa situazione introducendo nuovi metodi di misurazione dei processi e fornendo informazioni e dati agli attori che possono essere utilizzati immediatamente, con l'aiuto dei quali possono intervenire in un ambiente in esecuzione. L'obiettivo del progetto è quello di fornire ai partecipanti al mercato una soluzione standardizzata e standardizzata che renderà trasparente il settore della pubblicità online e fornirà metriche ben definite e continuamente rinnovabili per le decisioni basate su dati e misurazioni. Presentazione del prototipo proposto: Uno dei pilastri fondamentali del sistema — e la sua novità rispetto alle soluzioni attualmente disponibili — è la misurazione e l'elaborazione dei dati in tempo reale, che contribuisce a documentare le situazioni decisionali con i dati più aggiornati possibili. Da un lato, il sistema monitora processi utente reali, come eventi innescati da mouse o touch (dispositivi mobili) e, dall'altro, si alimenta di dati storici provenienti da misurazioni e osservazioni già accumulate. Un altro elemento chiave del sistema è il modulo di apprendimento automatico per supportare l'analisi dei dati e l'analisi in tempo reale, che può identificare i modelli nei dati disponibili e sviluppare ulteriormente questi meccanismi. L'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale (AI), un sistema che può imparare, cioè generare conoscenze dall'esperienza. Ciò significa che il sistema è in grado di identificare e definire la regolarità e le regole sulla base di esempi di dati o campioni da soli o con l'assistenza umana. Pertanto, il sistema non solo impara campioni dall'esterno, ma è in grado di generalizzarli in modo da poter prendere decisioni anche su dati sconosciuti alla fine della fase di apprendimento. Naturalmente, i dati raccolti ed esaminati in tempo reale ampliano costantemente la banca dati storica, che aumenta anche la conoscenza del sistema e aumenta la complessità di un'analisi e una valutazione. Al fine di sviluppare i suddetti modelli di apprendimento del sistema, sono essenziali attività continue di ricerca e analisi per osservare determinati elementi, processi e attori del mercato pubblicitario. Ciò significa creare ambienti di laboratorio in cui: è possibile osservare il monitoraggio di singole reti di robot (reti bot) computer infetti,? con l'aiuto di trappole eventi (honeypots), è possibile testare i risultati dei meccanismi di scansione su modelli chiusi, e modelli campione possono essere controllati in ambienti reali. L'esperienza acquisita è riconducibile al sistema di autoapprendimento, in grado di effettuare analisi in uno spettro sempre più ampio. Il punto di ingresso del sistema è la raccolta dei dati, durante la quale monitora le attività degli utenti, le variabili ambientali in tempo reale e le trasmette per la conservazione, l'elaborazione e l'analisi. La raccolta è effettuata da uno snap-in, la cui implementazione tecnologica dipende dall'ambiente testato — ad esempio, un applet basato su Javascript su dispositivi mobili o desktop. Il collettore di dati svolge anche compiti di elaborazione di base, supportando così la condivisione dei carichi all'interno del sistema. Elaborazione dei dati in tempo reale Nella valutazione dei processi online, è essenziale che il ritardo tra la misurazione, l'elaborazione dei dati e l'intervento sia il più basso possibile, mentre l'elaborazione e l'analisi sono effettuate sul più ampio campione e volume di dati. Sulla base di questo principio, il sistema implementa in parallelo il trattamento dei dati in tempo reale, nonché la conservazione e l'elaborazione storiche dei dati esaminati. Di conseguenza, i dati in tempo reale vengono memorizzati e recuperati in una soluzione separata di archiviazione dei dati, così come dati storici. Da un lato, questa operazione parallela aumenta l'accuratezza — analisi più complesse possono essere eseguite su dati storici che possono basare l'analisi in tempo reale — e, dall'altro, consente agli utenti del sistema di valutare i propri processi attraverso diversi tipi di analisi. Il trattamento dei dati in tempo reale avviene nelle seguenti fasi: pulizia dei dati Durante questa fase, i dati osservati e registrati sono portati nella stessa forma, indipendentemente dall'ambiente di marcia, pulizia di errori noti o riconoscibili, (Italian)

point in time

12 August 2022

0 references

Područje internetskog oglašavanja u posljednjem je desetljeću postalo složen i uglavnom automatiziran proces. Složenost je posljedica, s jedne strane, tehnoloških procesa i, s druge strane, povećanja broja sudionika u procesu. Osim toga, zbog programiranog okruženja teško je transparentno i pratiti postupak za sudionike. Uglavnom zastarjele metode mjerenja i podaci koriste se za donošenje neizravnih zaključaka, koji mogu pogriješiti. Analitički sustav i sustav podrške odlučivanju u stvarnom vremenu koji će se provoditi u okviru natječaja ima za cilj promijeniti tu situaciju uvođenjem novih metoda za mjerenje procesa i pružanjem informacija i podataka sudionicima koji se mogu odmah koristiti, uz pomoć kojih mogu intervenirati u tekućem okruženju. Cilj projekta je pružiti sudionicima na tržištu standardizirano rješenje koje će učiniti sektor internetskog oglašavanja transparentnim i pružiti dobro definirane, kontinuirano obnovljive mjerne podatke za podatke i odluke koje se temelje na mjerenju. Predstavljanje predloženog prototipa: Jedan od temeljnih stupova sustava – i njegova novost u usporedbi s trenutačno dostupnim rješenjima – jest mjerenje i obrada podataka u stvarnom vremenu, što pomaže u dokazivanju situacija donošenja odluka s najnovijim podacima. S jedne strane, sustav prati stvarne korisničke procese, kao što su događaji pokrenuti mišem ili dodirom (mobilni uređaji) i, s druge strane, unosi povijesne podatke iz već akumuliranih mjerenja i promatranja. Još jedan ključni element sustava jest modul strojnog učenja za potporu analizi podataka i analizi u stvarnom vremenu, koji može identificirati obrasce u dostupnim podacima i dodatno razviti te mehanizme. Strojno učenje grana je umjetne inteligencije, sustava koji može učiti, tj. generirati znanje iz iskustva. To znači da sustav može utvrditi i definirati pravilnost i pravila na temelju primjera podataka ili uzoraka pojedinačno ili uz ljudsku pomoć. Stoga sustav ne samo da uči uzorke izvana, već ih može generalizirati kako bi također mogao donositi odluke o nepoznatim podacima na kraju faze učenja. Naravno, podaci prikupljeni i pregledani u stvarnom vremenu stalno šire povijesnu bazu podataka, što također povećava znanje o sustavu i povećava složenost analize i evaluacije. Kako bi se razvili navedeni modeli učenja sustava, kontinuirano istraživanje i analitička aktivnost ključni su za promatranje određenih elemenata, procesa i sudionika na tržištu oglašavanja. To znači stvaranje laboratorijskih okruženja u kojima: možete li promatrati praćenje pojedinačnih robotskih mreža (botažnih mreža) zaraženih računala? uz pomoć zamki događaja (medenci), možete testirati rezultate mehanizama skeniranja na zatvorenim modelima, a uzorci modela mogu se provjeriti u stvarnim okruženjima. Stečeno iskustvo može se povezati sa sustavom samoučenja koji može provoditi analize u sve širem spektru. Prikupljanje podataka Ulazna točka sustava je prikupljanje podataka tijekom kojeg prati korisničke aktivnosti, okolišne varijable u stvarnom vremenu i prenosi ih na pohranu, obradu i analizu. Zbirka se vrši ugriz-in, čija tehnološka implementacija ovisi o testiranom okruženju – na primjer, Javascript-based applet na mobilnim uređajima ili stolnim računalima. Sakupljač podataka također obavlja osnovne zadatke obrade, čime podržava dijeljenje opterećenja unutar sustava. Obrada podataka u stvarnom vremenu U evaluaciji internetskih procesa ključno je da kašnjenje između mjerenja, obrade i intervencije bude što je moguće manje, dok se obrada i analiza provode na najširem uzorku i količini podataka. Na temelju tog načela sustav paralelno provodi obradu podataka u stvarnom vremenu, kao i povijesnu pohranu i obradu ispitanih podataka. U skladu s tim, podaci u stvarnom vremenu pohranjuju se i preuzimaju u zasebnom rješenju za pohranu podataka, kao i u povijesnim podacima. S jedne strane, ovaj paralelni rad povećava točnost – složenije analize mogu se izvoditi na povijesnim podacima koji se mogu temeljiti na analizi u stvarnom vremenu – a s druge strane omogućuje korisnicima sustava da procijene svoje procese kroz različite vrste analiza. Obrada podataka u stvarnom vremenu odvija se u sljedećim koracima: čišćenje podataka Tijekom ovog koraka, promatrani i zabilježeni podaci unose se u isti oblik, neovisno o tekućem okruženju, čišćenju poznatih ili prepoznatljivih pogrešaka, (Croatian)

point in time

12 August 2022

0 references

Ο τομέας της διαδικτυακής διαφήμισης έχει καταστεί μια σύνθετη και σε μεγάλο βαθμό αυτοματοποιημένη διαδικασία κατά την τελευταία δεκαετία. Η πολυπλοκότητα οφείλεται, αφενός, στις τεχνολογικές διαδικασίες και, αφετέρου, στην αύξηση του αριθμού των συμμετεχόντων στη διαδικασία. Επιπλέον, λόγω του προγραμματισμένου περιβάλλοντος, είναι δύσκολο να διαφανεί και να παρακολουθείται η διαδικασία για τους φορείς. Ως επί το πλείστον, οι παρωχημένες μέθοδοι μέτρησης και τα δεδομένα χρησιμοποιούνται για την εξαγωγή έμμεσων συμπερασμάτων, τα οποία έχουν τη δυνατότητα να κάνουν λάθη. Το σύστημα ανάλυσης και υποστήριξης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο που θα εφαρμοστεί στο πλαίσιο του διαγωνισμού έχει ως στόχο να αλλάξει αυτή την κατάσταση με την εισαγωγή νέων μεθόδων μέτρησης των διαδικασιών και παροχής πληροφοριών και δεδομένων στους φορείς που μπορούν να χρησιμοποιηθούν άμεσα, με τη βοήθεια των οποίων μπορούν να παρεμβαίνουν σε ένα λειτουργικό περιβάλλον. Στόχος του έργου είναι να παράσχει στους συμμετέχοντες στην αγορά μια τυποποιημένη, τυποποιημένη λύση που θα καταστήσει διαφανή τον τομέα της διαδικτυακής διαφήμισης και θα παρέχει σαφώς καθορισμένες, συνεχώς ανανεώσιμες μετρήσεις για τα δεδομένα και τις αποφάσεις που βασίζονται σε μετρήσεις. Παρουσίαση του προτεινόμενου πρωτοτύπου: Ένας από τους θεμελιώδεις πυλώνες του συστήματος –και ο καινοτόμος χαρακτήρας του σε σύγκριση με τις λύσεις που είναι διαθέσιμες επί του παρόντος- είναι η μέτρηση και η επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, η οποία συμβάλλει στην τεκμηρίωση των καταστάσεων λήψης αποφάσεων με τα πλέον πρόσφατα δεδομένα. Αφενός, το σύστημα παρακολουθεί τις πραγματικές διαδικασίες των χρηστών, όπως συμβάντα που προκαλούνται από το ποντίκι ή την αφή (κινητές συσκευές) και, από την άλλη πλευρά, τροφοδοτείται με ιστορικά δεδομένα από ήδη συσσωρευμένες μετρήσεις και παρατηρήσεις. Ένα άλλο βασικό στοιχείο του συστήματος είναι η μονάδα μηχανικής μάθησης για την υποστήριξη της ανάλυσης δεδομένων και της ανάλυσης σε πραγματικό χρόνο, η οποία μπορεί να εντοπίσει πρότυπα στα διαθέσιμα δεδομένα και να αναπτύξει περαιτέρω αυτούς τους μηχανισμούς. Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ), ενός συστήματος που μπορεί να μάθει, δηλαδή να παράγει γνώσεις από την εμπειρία. Αυτό σημαίνει ότι το σύστημα είναι σε θέση να εντοπίζει και να καθορίζει την κανονικότητα και τους κανόνες βάσει παραδειγμάτων δεδομένων ή δειγμάτων μεμονωμένα ή με ανθρώπινη βοήθεια. Ως εκ τούτου, το σύστημα όχι μόνο μαθαίνει δείγματα από το εξωτερικό, αλλά είναι σε θέση να τα γενικεύσει, έτσι ώστε να μπορεί επίσης να λαμβάνει αποφάσεις για άγνωστα δεδομένα στο τέλος της μαθησιακής φάσης. Φυσικά, τα δεδομένα που συλλέγονται και εξετάζονται σε πραγματικό χρόνο επεκτείνουν συνεχώς την ιστορική βάση δεδομένων, γεγονός που αυξάνει επίσης τις γνώσεις του συστήματος και ενισχύει την πολυπλοκότητα μιας ανάλυσης και αξιολόγησης. Προκειμένου να αναπτυχθούν τα προαναφερθέντα μαθησιακά μοντέλα του συστήματος, οι δραστηριότητες συνεχούς έρευνας και ανάλυσης είναι απαραίτητες για την παρατήρηση ορισμένων στοιχείων, διαδικασιών και παραγόντων της διαφημιστικής αγοράς. Αυτό σημαίνει δημιουργία εργαστηριακών περιβαλλόντων όπου: μπορείτε να παρατηρήσετε την παρακολούθηση των μεμονωμένων δικτύων ρομπότ (δίκτυα μποτ) μολυσμένους υπολογιστές,; με τη βοήθεια παγίδων συμβάντων (κουτ), μπορείτε να ελέγξετε τα αποτελέσματα των μηχανισμών σάρωσης σε κλειστά μοντέλα, και τα μοντέλα δειγμάτων μπορούν να ελεγχθούν σε πραγματικά περιβάλλοντα. Η εμπειρία που αποκτήθηκε μπορεί να αντληθεί από το σύστημα αυτομάθησης, το οποίο είναι σε θέση να διενεργεί αναλύσεις σε όλο και ευρύτερο φάσμα. Το σημείο εισόδου του συστήματος είναι η συλλογή δεδομένων, κατά τη διάρκεια της οποίας παρακολουθεί τις δραστηριότητες των χρηστών, περιβαλλοντικές μεταβλητές σε πραγματικό χρόνο και τις διαβιβάζει για αποθήκευση, επεξεργασία και ανάλυση. Η συλλογή πραγματοποιείται με ένα συμπληρωματικό πρόγραμμα, η τεχνολογική υλοποίηση του οποίου εξαρτάται από το δοκιμασμένο περιβάλλον — για παράδειγμα, μια μικροεφαρμογή Javascript σε κινητές συσκευές ή επιτραπέζιους υπολογιστές. Ο συλλέκτης δεδομένων εκτελεί επίσης βασικές εργασίες επεξεργασίας, υποστηρίζοντας έτσι την κοινή χρήση φορτίου εντός του συστήματος. Επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο Κατά την αξιολόγηση των ηλεκτρονικών διαδικασιών, είναι σημαντικό η καθυστέρηση μεταξύ μέτρησης, επεξεργασίας δεδομένων και παρέμβασης να είναι όσο το δυνατόν μικρότερη, ενώ η επεξεργασία και η ανάλυση πραγματοποιείται στο ευρύτερο δείγμα και στον όγκο των δεδομένων. Με βάση την αρχή αυτή, το σύστημα εφαρμόζει παράλληλα την επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, καθώς και την ιστορική αποθήκευση και επεξεργασία των δεδομένων που εξετάστηκαν. Κατά συνέπεια, τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο αποθηκεύονται και ανακτώνται σε χωριστή λύση αποθήκευσης δεδομένων, καθώς και ιστορικά δεδομένα. Αφενός, αυτή η παράλληλη λειτουργία αυξάνει την ακρίβεια — πιο πολύπλοκες αναλύσεις μπορούν να διενεργού... (Greek)

point in time

12 August 2022

0 references

Oblasť online reklamy sa za posledné desaťročie stala komplexným a z veľkej časti automatizovaným procesom. Zložitosť je spôsobená na jednej strane technologickými procesmi a na druhej strane nárastom počtu účastníkov procesu. Okrem toho je vzhľadom na naprogramované prostredie náročné na transparentnosť a monitorovanie procesu pre aktérov. Väčšinou zastarané metódy merania a údaje sa používajú na vyvodenie nepriamych záverov, ktoré majú potenciál robiť chyby. Cieľom analytického systému a systému podpory rozhodovania v reálnom čase, ktorý sa má zaviesť v rámci výberového konania, je zmeniť túto situáciu zavedením nových metód merania procesov a poskytovaním informácií a údajov subjektom, ktoré sa dajú použiť okamžite, s pomocou ktorých môžu zasiahnuť v bežnom prostredí. Cieľom projektu je poskytnúť účastníkom trhu štandardizované, odvetvovo štandardizované riešenie, vďaka ktorému bude online reklamný sektor transparentný a bude poskytovať presne definované, trvalo obnoviteľné metriky pre rozhodnutia založené na údajoch a meraniach. Prezentácia navrhovaného prototypu: Jedným zo základných pilierov systému – a jeho novinkou v porovnaní s riešeniami, ktoré sú v súčasnosti k dispozícii – je meranie a spracovanie údajov v reálnom čase, ktoré pomáha podložiť rozhodovacie situácie najaktuálnejšími možnými údajmi. Na jednej strane systém monitoruje skutočné užívateľské procesy, ako sú udalosti vyvolané myšou alebo dotykom (mobilné zariadenia) a na druhej strane poskytuje údaje z historických údajov z už akumulovaných meraní a pozorovaní. Ďalším kľúčovým prvkom systému je modul strojového učenia na podporu analýzy údajov a analýzy v reálnom čase, ktoré môžu identifikovať vzory v dostupných údajoch a ďalej rozvíjať tieto mechanizmy. Strojové učenie je odvetvie umelej inteligencie (AI), systému, ktorý sa môže učiť, t. j. získavať poznatky zo skúseností. To znamená, že systém je schopný identifikovať a definovať pravidelnosť a pravidlá na základe príkladov údajov alebo vzoriek samostatne alebo s ľudskou pomocou. Systém sa preto nielenže učí vzorky zvonku, ale je schopný ich zovšeobecniť, aby sa mohol rozhodnúť aj o neznámych údajoch na konci fázy učenia. Samozrejme, údaje zozbierané a preskúmané v reálnom čase neustále rozširujú historickú databázu, čo tiež zvyšuje znalosti systému a zvyšuje zložitosť analýzy a hodnotenia. Na rozvoj uvedených vzdelávacích modelov systému sú nevyhnutné nepretržité výskumné a analytické činnosti, aby bolo možné pozorovať určité prvky, procesy a subjekty na reklamnom trhu. To znamená vytvorenie laboratórnych prostredí, kde: môžete sledovať monitorovanie jednotlivých robotických sietí (bot sietí) infikovaných počítačov? Pomocou pascí udalostí (honeypotov) môžete otestovať výsledky skenovacích mechanizmov na uzavretých modeloch a vzorky modelov je možné kontrolovať v reálnom živote. Získané skúsenosti možno vysledovať v systéme samovzdelávania, ktorý je schopný vykonávať analýzy v čoraz väčšom spektre. Zber údajov Vstupným bodom systému je zber údajov, počas ktorého monitoruje užívateľskú činnosť, environmentálne premenné v reálnom čase a prenáša ich na ukladanie, spracovanie a analýzu. Zber sa vykonáva pomocou snap-in, ktorého technologická implementácia závisí od testovaného prostredia – napríklad applet založený na Javascripte na mobilných zariadeniach alebo stolových počítačoch. Zberateľ údajov vykonáva aj základné úlohy spracovania, čím podporuje zdieľanie zaťaženia v rámci systému. Spracovanie údajov v reálnom čase Pri vyhodnocovaní online procesov je nevyhnutné, aby oneskorenie medzi meraním, spracovaním údajov a intervenciami bolo čo najnižšie, zatiaľ čo spracovanie a analýza sa vykonávajú na najširšej vzorke a objeme údajov. Na základe tejto zásady systém vykonáva paralelné spracovanie údajov v reálnom čase, ako aj historické uchovávanie a spracovanie skúmaných údajov. V súlade s tým sa údaje v reálnom čase uchovávajú a získavajú v samostatnom riešení na uchovávanie údajov, ako aj historické údaje. Na jednej strane táto paralelná operácia zvyšuje presnosť – komplexnejšie analýzy možno vykonávať na historických údajoch, ktoré môžu byť základom analýzy v reálnom čase – a na druhej strane umožňuje používateľom systému vyhodnotiť svoje procesy prostredníctvom rôznych typov analýz. Spracovanie údajov v reálnom čase prebieha v nasledujúcich krokoch: čistenie údajov Počas tohto kroku sa pozorované a zaznamenané údaje uvedú do rovnakej formy, nezávisle od bežiaceho prostredia, čistenia známych alebo rozpoznateľných chýb, (Slovak)

point in time

12 August 2022

0 references

Verkkomainonta-alueesta on viime vuosikymmenen aikana tullut monimutkainen ja pitkälti automatisoitu prosessi. Monimutkaisuus johtuu toisaalta teknologisista prosesseista ja toisaalta prosessiin osallistuvien määrän kasvusta. Lisäksi ohjelmoidun ympäristön vuoksi prosessia on vaikea avata ja seurata toimijoiden kannalta. Useimmiten vanhentuneita mittausmenetelmiä ja -tietoja käytetään epäsuorien johtopäätösten tekemiseen, mikä saattaa aiheuttaa virheitä. Tarjouskilpailun yhteydessä toteutettavan reaaliaikaisen analyyttisen ja päätöksenteon tukijärjestelmän tarkoituksena on muuttaa tilannetta ottamalla käyttöön uusia menetelmiä prosessien mittaamiseksi ja antamalla toimijoille tietoja, joita voidaan käyttää välittömästi ja joiden avulla ne voivat puuttua toimintaympäristöön. Hankkeen tavoitteena on tarjota markkinaosapuolille standardoitu, alan standardoitu ratkaisu, joka tekee verkkomainontaalasta läpinäkyvän ja tarjoaa hyvin määritellyn, jatkuvasti uusiutuvan mittarin dataa ja mittauspohjaisia päätöksiä varten. Ehdotetun prototyypin esittely: Yksi järjestelmän peruspilareista – ja sen uutuus nykyisiin ratkaisuihin verrattuna – on reaaliaikainen mittaus ja tietojenkäsittely, joka auttaa perustelemaan päätöksentekotilanteita mahdollisimman ajantasaisilla tiedoilla. Toisaalta järjestelmä seuraa todellisia käyttäjäprosesseja, kuten hiiren tai kosketuksen laukaisemia tapahtumia (mobiililaitteet), ja toisaalta syöttää jo kertyneistä mittauksista ja havainnoista saatuja historiallisia tietoja. Toinen järjestelmän keskeinen osa on koneoppimismoduuli, joka tukee tietojen analysointia ja reaaliaikaista analysointia, joka voi tunnistaa käytettävissä olevien tietojen malleja ja kehittää näitä mekanismeja edelleen. Koneoppiminen on tekoälyn haara, joka voi oppia eli tuottaa tietoa kokemuksesta. Tämä tarkoittaa sitä, että järjestelmä pystyy yksilöimään ja määrittelemään säännöllisyyden ja sääntöjen esimerkinomaisten tietojen tai näytteiden perusteella joko yksin tai ihmisen avustuksella. Siksi järjestelmä ei vain opi näytteitä ulkopuolelta, vaan se pystyy yleisttämään ne niin, että se voi myös tehdä päätöksiä tuntemattomista tiedoista oppimisvaiheen lopussa. Reaaliajassa kerätyt ja tutkitut tiedot tietenkin laajentavat jatkuvasti historiallista tietokantaa, mikä myös lisää järjestelmän tuntemusta ja lisää analyysin ja arvioinnin monimutkaisuutta. Edellä mainittujen järjestelmän oppimismallien kehittämiseksi jatkuva tutkimus ja analytiikka ovat välttämättömiä mainosmarkkinoiden tiettyjen elementtien, prosessien ja toimijoiden havainnoimiseksi. Tämä tarkoittaa sellaisten laboratorioympäristöjen luomista, joissa: voitko tarkkailla yksittäisten robottiverkkojen (bottiverkkojen) tartunnan saaneiden tietokoneiden seurantaa? tapahtumaloukkujen (hunajapottien) avulla voit testata suljettujen mallien skannausmekanismien tuloksia ja näytemalleja voidaan tarkistaa todellisissa ympäristöissä. Saadut kokemukset voidaan jäljittää itseoppimisjärjestelmään, joka pystyy tekemään analyysejä yhä laajemmassa mittakaavassa. Tiedonkeruu Järjestelmän syöttöpiste on tiedonkeruu, jonka aikana se seuraa käyttäjien toimintaa, ympäristömuuttujia reaaliajassa ja välittää ne tallennusta, käsittelyä ja analysointia varten. Kokoelma toteutetaan laajennuksella, jonka teknologinen toteutus riippuu testatusta ympäristöstä – esimerkiksi Javascript-pohjainen sovelma mobiililaitteilla tai työpöydillä. Tietojen kerääjä suorittaa myös peruskäsittelytehtäviä, mikä tukee kuormituksen jakamista järjestelmässä. Reaaliaikainen tietojenkäsittely Verkkoprosessien arvioinnissa on olennaista, että mittauksen, tietojenkäsittelyn ja toimenpiteiden välinen viive on mahdollisimman pieni, kun taas käsittely ja analysointi suoritetaan laajimmasta näytteestä ja datamäärästä. Tämän periaatteen mukaisesti järjestelmässä toteutetaan samanaikaisesti reaaliaikaista tietojenkäsittelyä sekä tutkittujen tietojen historiallista tallentamista ja käsittelyä. Näin ollen reaaliaikaiset tiedot tallennetaan ja haetaan erillisessä tiedontallennusratkaisussa sekä historiallisissa tiedoissa. Toisaalta tämä rinnakkainen toiminta lisää tarkkuutta – monimutkaisempia analyysejä voidaan tehdä historiallisista tiedoista, jotka voivat perustua reaaliaikaiseen analyysiin – ja toisaalta järjestelmän käyttäjät voivat arvioida prosessejaan erilaisten analyysien avulla. Reaaliaikainen tietojenkäsittely tapahtuu seuraavissa vaiheissa: tietojen puhdistus Tässä vaiheessa havainnoidut ja tallennetut tiedot tuodaan samaan muotoon riippumatta juoksevasta ympäristöstä, tunnettujen tai tunnistettavien virheiden puhdistuksesta, (Finnish)

point in time

12 August 2022

0 references

W ostatnim dziesięcioleciu obszar reklamy internetowej stał się złożonym i w dużej mierze zautomatyzowanym procesem. Złożoność wynika z jednej strony z procesów technologicznych, a z drugiej strony ze wzrostu liczby uczestników procesu. Ponadto ze względu na zaprogramowane środowisko trudno jest zapewnić przejrzystość i monitorowanie procesu dla podmiotów. Do wyciągania wniosków pośrednich wykorzystuje się głównie przestarzałe metody pomiaru i dane, które mogą popełnić błędy. System analityczny i wspomagający podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, który ma zostać wdrożony w ramach przetargu, ma na celu zmianę tej sytuacji poprzez wprowadzenie nowych metod pomiaru procesów oraz dostarczanie informacji i danych podmiotom, które mogą być natychmiast wykorzystane, przy pomocy których mogą interweniować w funkcjonującym środowisku. Celem projektu jest zapewnienie uczestnikom rynku znormalizowanego, standardowego rozwiązania branżowego, które sprawi, że sektor reklamy internetowej będzie przejrzysty i dostarczy dobrze zdefiniowanych, stale odnawialnych wskaźników danych i decyzji opartych na pomiarach. Prezentacja proponowanego prototypu: Jednym z podstawowych filarów systemu – i jego nowością w porównaniu z obecnie dostępnymi rozwiązaniami – są pomiary i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, co pomaga w uzasadnieniu sytuacji decyzyjnych za pomocą najbardziej aktualnych danych. Z jednej strony system monitoruje rzeczywiste procesy użytkownika, takie jak zdarzenia wywołane przez mysz lub dotyk (urządzenia mobilne), a z drugiej strony zasila dane historyczne z już zgromadzonych pomiarów i obserwacji. Kolejnym kluczowym elementem systemu jest moduł uczenia maszynowego wspomagający analizę danych i analizę w czasie rzeczywistym, który może identyfikować wzorce w dostępnych danych i dalej rozwijać te mechanizmy. Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji (AI), system, który może się uczyć, tj. generować wiedzę z doświadczenia. Oznacza to, że system jest w stanie identyfikować i definiować prawidłowość i zasady na podstawie przykładów danych lub próbek na własną rękę lub przy pomocy człowieka. Dlatego system nie tylko uczy się próbek z zewnątrz, ale jest w stanie je uogólnić, aby mógł również podejmować decyzje dotyczące nieznanych danych pod koniec fazy uczenia się. Oczywiście dane gromadzone i analizowane w czasie rzeczywistym stale poszerzają bazę historyczną, co również zwiększa wiedzę o systemie i zwiększa złożoność analizy i oceny. W celu opracowania wyżej wymienionych modeli uczenia się systemu niezbędne są stałe działania badawcze i analityczne w celu obserwacji pewnych elementów, procesów i podmiotów rynku reklamowego. Oznacza to tworzenie środowisk laboratoryjnych, w których: czy można obserwować monitorowanie poszczególnych sieci robotów (sieci robotów) zainfekowanych komputerów? za pomocą pułapek zdarzeń (honeypots), możesz przetestować wyniki mechanizmów skanowania na zamkniętych modelach, a przykładowe modele można sprawdzić w rzeczywistych środowiskach. Zdobyte doświadczenie można przypisać systemowi samouczenia się, który jest w stanie przeprowadzać analizy w coraz szerszym spektrum. Gromadzenie danych Punktem wejścia do systemu jest gromadzenie danych, podczas których monitoruje działania użytkowników, zmienne środowiskowe w czasie rzeczywistym i przekazuje je do przechowywania, przetwarzania i analizy. Zbiór odbywa się za pomocą przystawki, której implementacja technologiczna zależy od przetestowanego środowiska – na przykład apletu opartego na JavaScript na urządzeniach mobilnych lub komputerach stacjonarnych. Zbieracz danych wykonuje również podstawowe zadania przetwarzania, wspierając w ten sposób współdzielenie obciążenia w ramach systemu. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym W ocenie procesów online istotne jest, aby opóźnienie między pomiarem, przetwarzaniem danych i interwencją było jak najmniejsze, podczas gdy przetwarzanie i analiza odbywały się na najszerszej próbce i największej ilości danych. W oparciu o tę zasadę system wdraża równoległe przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, jak również historyczne przechowywanie i przetwarzanie badanych danych. W związku z tym dane w czasie rzeczywistym są przechowywane i pobierane w osobnym rozwiązaniu do przechowywania danych, a także w danych historycznych. Z jednej strony ta równoległa operacja zwiększa dokładność – bardziej złożone analizy można przeprowadzić na podstawie danych historycznych, które mogą opierać się na analizie w czasie rzeczywistym, a z drugiej strony umożliwia użytkownikom systemu ocenę ich procesów za pomocą różnych rodzajów analiz. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym odbywa się w następujących krokach: czyszczenie danych Na tym etapie zaobserwowane i zarejestrowane dane są wprowadzane do tej samej formy, niezależnie od środowiska pracy, oczyszczania znanych lub rozpoznawalnych błędów, (Polish)

point in time

12 August 2022

0 references

Het online reclamegebied is de afgelopen tien jaar een complex en grotendeels geautomatiseerd proces geworden. Complexiteit is enerzijds het gevolg van technologische processen en anderzijds van de toename van het aantal deelnemers aan het proces. Bovendien is het vanwege de geprogrammeerde omgeving moeilijk om het proces voor actoren transparant te maken en te monitoren. Meestal verouderde meetmethoden en gegevens worden gebruikt om indirecte conclusies te trekken, die fouten kunnen maken. Het in het kader van de aanbesteding uit te voeren realtime-analyse- en beslissingsondersteunend systeem heeft tot doel deze situatie te veranderen door nieuwe methoden in te voeren voor het meten van de processen en het verstrekken van informatie en gegevens aan de actoren die onmiddellijk kunnen worden gebruikt, met behulp waarvan zij in een loopomgeving kunnen ingrijpen. Het doel van het project is marktdeelnemers te voorzien van een gestandaardiseerde, op de industrie gestandaardiseerde oplossing die de online-reclamesector transparant maakt en welomschreven, continu hernieuwbare statistieken voor gegevens en op metingen gebaseerde beslissingen levert. Presentatie van het voorgestelde prototype: Een van de fundamentele pijlers van het systeem — en de nieuwheid ervan ten opzichte van de momenteel beschikbare oplossingen — is real-time meting en gegevensverwerking, wat helpt om besluitvormingssituaties te onderbouwen met de meest actuele gegevens die mogelijk zijn. Enerzijds monitort het systeem echte gebruikersprocessen, zoals gebeurtenissen die worden veroorzaakt door muis of aanraking (mobiele apparaten) en, anderzijds, wordt gevoed met historische gegevens van reeds verzamelde metingen en waarnemingen. Een ander belangrijk element van het systeem is de machine learning module ter ondersteuning van gegevensanalyse en real-time analyse, die patronen in beschikbare gegevens kan identificeren en deze mechanismen verder kan ontwikkelen. Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie (AI), een systeem dat kan leren, d.w.z. het genereren van kennis uit ervaring. Dit betekent dat het systeem de regelmaat en regels kan identificeren en definiëren op basis van voorbeelden van gegevens of steekproeven op zichzelf of met menselijke hulp. Daarom leert het systeem niet alleen monsters van buitenaf, maar is het ook in staat om ze te generaliseren zodat het ook beslissingen kan nemen over onbekende gegevens aan het einde van de leerfase. Uiteraard breiden de gegevens die in realtime worden verzameld en onderzocht de historische databank voortdurend uit, wat ook de kennis van het systeem vergroot en de complexiteit van een analyse en evaluatie vergroot. Om de bovengenoemde leermodellen van het systeem te ontwikkelen, zijn continue onderzoeks- en analyseactiviteiten van essentieel belang om bepaalde elementen, processen en actoren van de reclamemarkt te kunnen observeren. Dit betekent het creëren van laboratoriumomgevingen waar: kunt u de monitoring van individuele robotnetwerken (botnetwerken) geïnfecteerde computers observeren? Met behulp van eventvallen (honeypots), kunt u de resultaten van de scanmechanismen op gesloten modellen testen en voorbeeldmodellen kunnen worden gecontroleerd in real-life omgevingen. De opgedane ervaring is terug te voeren op het zelflerende systeem, dat analyses kan uitvoeren in een steeds breder spectrum. Gegevensverzameling Het toegangspunt van het systeem is de gegevensverzameling, tijdens welke het de activiteiten van gebruikers, omgevingsvariabelen in realtime controleert en deze verzendt voor opslag, verwerking en analyse. De collectie wordt uitgevoerd door een snap-in, waarvan de technologische implementatie afhankelijk is van de geteste omgeving — bijvoorbeeld een op Javascript gebaseerde applet op mobiele apparaten of desktops. De gegevensverzamelaar voert ook basisverwerkingstaken uit, waardoor het delen van de belasting binnen het systeem wordt ondersteund. Real-time gegevensverwerking Bij de evaluatie van online processen is het van essentieel belang dat de vertraging tussen meting, gegevensverwerking en interventie zo laag mogelijk is, terwijl de verwerking en analyse op de breedste steekproef en het grootste volume van de gegevens worden uitgevoerd. Op basis van dit beginsel implementeert het systeem zowel realtime gegevensverwerking als de historische opslag en verwerking van de onderzochte gegevens. Dienovereenkomstig worden real-time gegevens opgeslagen en opgehaald in een afzonderlijke oplossing voor gegevensopslag, evenals historische gegevens. Aan de ene kant verhoogt deze parallelle werking de nauwkeurigheid — complexere analyses kunnen worden uitgevoerd op basis van historische gegevens die realtime-analyses kunnen baseren — en aan de andere kant kunnen gebruikers van het systeem hun processen evalueren door middel van verschillende soorten analyses. Real-time gegevensverwerking vindt plaats in de volgende stappen: tijdens deze stap worden de waargenomen en geregistre... (Dutch)

point in time

12 August 2022

0 references

Internetová reklamní oblast se v posledním desetiletí stala složitým a do značné míry automatizovaným procesem. Složitost je na jedné straně způsobena technologickými procesy a na druhé straně nárůstem počtu účastníků procesu. Kromě toho je vzhledem k naprogramovanému prostředí obtížné proces pro aktéry transparentní a sledovat. Většinou zastaralé metody měření a údaje se používají k vyvození nepřímých závěrů, které mají potenciál k chybám. Systém analytické a rozhodovací podpory v reálném čase, který má být zaveden v rámci nabídkového řízení, má za cíl tuto situaci změnit zavedením nových metod měření procesů a poskytováním informací a údajů subjektům, které mohou být okamžitě využity, s jejichž pomocí mohou zasáhnout v běžném prostředí. Cílem projektu je poskytnout účastníkům trhu standardizované, odvětvově standardizované řešení, které zajistí transparentnost on-line reklamního odvětví a poskytne dobře definované, trvale obnovitelné metriky pro data a rozhodování založené na měření. Prezentace navrhovaného prototypu: Jedním ze základních pilířů systému – a jeho novinkou ve srovnání s aktuálně dostupnými řešeními – je měření a zpracování dat v reálném čase, což pomáhá doložit rozhodovací situace co nejaktuálnějšími daty. Na jedné straně systém sleduje skutečné uživatelské procesy, jako jsou události spouštěné myší nebo dotykem (mobilní zařízení), a na druhé straně se živí historickými daty z již nashromážděných měření a pozorování. Dalším klíčovým prvkem systému je modul strojového učení na podporu analýzy dat a analýzy v reálném čase, který dokáže identifikovat vzorce v dostupných datech a dále rozvíjet tyto mechanismy. Strojové učení je odvětví umělé inteligence (UI), což je systém, který se může učit, tj. generovat znalosti ze zkušeností. To znamená, že systém je schopen identifikovat a definovat pravidelnost a pravidla na základě příkladů údajů nebo vzorků samostatně nebo s lidskou pomocí. Proto se systém nejen učí vzorky zvenčí, ale je schopen je zobecnit tak, aby mohl také rozhodovat o neznámých údajích na konci vzdělávací fáze. Samozřejmě, údaje shromážděné a zkoumané v reálném čase neustále rozšiřují historickou databázi, což také zvyšuje znalosti systému a zvyšuje složitost analýzy a hodnocení. Pro rozvoj výše uvedených modelů učení systému jsou nezbytné průběžné výzkumné a analytické činnosti, aby bylo možné pozorovat určité prvky, procesy a aktéry reklamního trhu. To znamená vytvoření laboratorních prostředí, kde: můžete sledovat monitorování jednotlivých robotických sítí (bot sítí) infikovaných počítačů,? pomocí pasti událostí (honeypoty), můžete otestovat výsledky skenovacích mechanismů na uzavřených modelech, a vzorové modely lze zkontrolovat v reálných prostředích. Získané zkušenosti lze vysledovat až k systému sebeučení, který je schopen provádět analýzy ve stále širším spektru. Sběr dat Vstupním bodem systému je sběr dat, během kterého monitoruje činnosti uživatelů, environmentální proměnné v reálném čase a předává je pro ukládání, zpracování a analýzu. Kolekce je prováděna pomocí modulu snap-in, jehož technologická implementace závisí na testovaném prostředí – například applet na bázi Javascriptu na mobilních zařízeních nebo stolních počítačích. Sběrač dat provádí také základní úkoly zpracování, čímž podporuje sdílení zátěže v rámci systému. Zpracování dat v reálném čase Při hodnocení on-line procesů je nezbytné, aby prodleva mezi měřením, zpracováním a zásahem byla co nejnižší, zatímco zpracování a analýza se provádí na co nejširším vzorku a objemu dat. Na základě této zásady systém provádí zpracování údajů v reálném čase paralelně, jakož i historické ukládání a zpracování zkoumaných údajů. Údaje v reálném čase jsou proto ukládány a získávány v samostatném řešení pro ukládání dat, jakož i v historických datech. Na jedné straně tato paralelní operace zvyšuje přesnost – složitější analýzy lze provádět na historických datech, které mohou založit analýzu v reálném čase – a na druhé straně umožňuje uživatelům systému hodnotit své procesy pomocí různých typů analýz. Zpracování údajů v reálném čase probíhá v následujících krocích: čištění dat Během tohoto kroku jsou pozorovaná a zaznamenaná data uvedena do stejné podoby, nezávisle na provozním prostředí, očištění známých nebo rozpoznatelných chyb, (Czech)

point in time

12 August 2022

0 references

Tiešsaistes reklāmas joma pēdējo desmit gadu laikā ir kļuvusi par sarežģītu un lielā mērā automatizētu procesu. Sarežģītību rada, no vienas puses, tehnoloģiskie procesi un, no otras puses, procesa dalībnieku skaita pieaugums. Turklāt plānotās vides dēļ ir grūti pārredzami un uzraudzīt procesu dalībniekiem. Lielākoties novecojušas mērīšanas metodes un dati tiek izmantoti, lai izdarītu netiešus secinājumus, kas var pieļaut kļūdas. Reāllaika analītiskās un lēmumu pieņemšanas atbalsta sistēmas, kas jāievieš konkursa ietvaros, mērķis ir mainīt šo situāciju, ieviešot jaunas metodes procesu mērīšanai un nekavējoties izmantojamiem dalībniekiem sniedzot informāciju un datus, ar kuru palīdzību viņi var iejaukties darbības vidē. Projekta mērķis ir nodrošināt tirgus dalībniekiem standartizētu nozares standartizētu risinājumu, kas padarīs tiešsaistes reklāmas nozari pārredzamu un nodrošinās precīzi definētus, nepārtraukti atjaunojamus rādītājus datu un uz mērījumiem balstītu lēmumu pieņemšanai. Ierosinātā prototipa prezentācija: Viens no sistēmas pamatpīlāriem — un tās jaunums salīdzinājumā ar pašlaik pieejamajiem risinājumiem — ir mērīšana reāllaikā un datu apstrāde, kas palīdz pamatot lēmumu pieņemšanas situācijas ar visjaunākajiem iespējamajiem datiem. No vienas puses, sistēma uzrauga reālus lietotāju procesus, piemēram, notikumus, ko izraisa pele vai pieskāriens (mobilās ierīces), un, no otras puses, ievada vēsturiskos datus no jau uzkrātajiem mērījumiem un novērojumiem. Vēl viens būtisks sistēmas elements ir mašīnmācīšanās modulis datu analīzes un reāllaika analīzes atbalstam, kas var noteikt modeļus pieejamajos datos un tālāk attīstīt šos mehānismus. Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta (MI) nozare — sistēma, kas var mācīties, t. i., radīt zināšanas no pieredzes. Tas nozīmē, ka sistēma spēj noteikt un noteikt regularitāti un noteikumus, pamatojoties uz datu vai paraugu piemēriem atsevišķi vai ar cilvēku palīdzību. Tāpēc sistēma ne tikai mācās paraugus no ārpuses, bet arī spēj tos vispārināt, lai mācīšanās fāzes beigās tā varētu pieņemt lēmumus par nezināmiem datiem. Protams, reāllaikā savāktie un pārbaudītie dati pastāvīgi paplašina vēsturisko datubāzi, kas arī palielina zināšanas par sistēmu un palielina analīzes un novērtēšanas sarežģītību. Lai izstrādātu iepriekš minētos sistēmas mācību modeļus, ir būtiski veikt nepārtrauktus pētījumus un analītiskus pasākumus, lai novērotu noteiktus reklāmas tirgus elementus, procesus un dalībniekus. Tas nozīmē radīt laboratorijas vidi, kur: vai jūs varat novērot atsevišķu robotu tīklu (botu tīklu) inficēto datoru uzraudzību? ar notikumu slazdu (honeypots) palīdzību varat pārbaudīt slēgto modeļu skenēšanas mehānismu rezultātus, un paraugu modeļus var pārbaudīt reālās dzīves vidē. Iegūto pieredzi var izsekot pašmācības sistēmai, kas spēj veikt analīzes arvien plašākā spektrā. Datu vākšana Sistēmas ieejas punkts ir datu vākšana, kuras laikā tā uzrauga lietotāju darbības, vides mainīgos lielumus reāllaikā un nosūta tos glabāšanai, apstrādei un analīzei. Kolekciju veic ar snap-in, kura tehnoloģiskā ieviešana ir atkarīga no pārbaudītās vides, piemēram, uz Javascript balstītu sīkrīku mobilajās ierīcēs vai galddatoriem. Datu savācējs veic arī pamata apstrādes uzdevumus, tādējādi atbalstot slodzes dalīšanu sistēmā. Reāllaika datu apstrāde Tiešsaistes procesu novērtēšanā ir būtiski, lai starp mērījumiem, datu apstrādi un intervenci saistītā kavēšanās būtu pēc iespējas mazāka, savukārt apstrāde un analīze tiktu veikta pēc iespējas plašākajā datu paraugā un apjomā. Pamatojoties uz šo principu, sistēma paralēli īsteno reāllaika datu apstrādi, kā arī pārbaudīto datu vēsturisko uzglabāšanu un apstrādi. Līdz ar to reāllaika dati tiek glabāti un iegūti atsevišķā datu glabāšanas risinājumā, kā arī vēsturiskie dati. No vienas puses, šī paralēlā darbība palielina precizitāti — sarežģītākas analīzes var veikt, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem, kas var balstīties uz reāllaika analīzi, un, no otras puses, ļauj sistēmas lietotājiem novērtēt savus procesus, izmantojot dažādus analīzes veidus. Reāllaika datu apstrāde notiek šādos posmos: datu tīrīšana Šajā posmā novērotos un reģistrētos datus ievada vienā un tajā pašā formā neatkarīgi no darbības vides, attīrot zināmas vai atpazīstamas kļūdas, (Latvian)

point in time

12 August 2022

0 references

Is próiseas casta, uathoibrithe den chuid is mó é an limistéar fógraíochta ar líne le deich mbliana anuas. Is é is cúis leis an gcastacht, ar thaobh amháin, próisis theicneolaíocha agus, ar an taobh eile, méadú ar líon na rannpháirtithe sa phróiseas. Thairis sin, mar gheall ar an timpeallacht atá cláraithe, tá sé deacair a bheith trédhearcach agus faireachán a dhéanamh ar an bpróiseas do ghníomhaithe. Úsáidtear modhanna tomhais agus sonraí atá as dáta den chuid is mó chun conclúidí indíreacha a bhaint, a d’fhéadfadh botúin a dhéanamh. Tá sé mar aidhm ag an gcóras tacaíochta anailíseach agus cinnteoireachta fíor-ama atá le cur chun feidhme faoi chuimsiú na tairisceana an staid seo a athrú trí mhodhanna nua a thabhairt isteach chun na próisis a thomhas agus faisnéis agus sonraí a sholáthar do na gníomhaithe is féidir a úsáid láithreach, le cabhair uathu ar féidir leo idirghabháil a dhéanamh i dtimpeallacht reatha. Is é is aidhm don tionscadal réiteach caighdeánaithe, caighdeánaithe sa tionscal a chur ar fáil do rannpháirtithe sa mhargadh lena ndéanfar an earnáil fógraíochta ar líne trédhearcach agus lena soláthrófar méadrachtaí dea-shainithe, inathnuaite go leanúnach le haghaidh cinntí bunaithe ar shonraí agus ar thomhas. Cur i láthair ar an fhréamhshamhail atá beartaithe: Ceann de bhuncholúin an chórais — agus a úrnuacht i gcomparáid leis na réitigh atá ar fáil faoi láthair — is ea tomhas fíor-ama agus próiseáil sonraí, rud a chabhraíonn le bunús a thabhairt le cásanna cinnteoireachta leis na sonraí is déanaí is féidir. Ar thaobh amháin, déanann an córas faireachán ar fhíorphróisis úsáideoirí, amhail teagmhais a spreagann luchóg nó teagmháil (feistí soghluaiste) agus, ar an taobh eile, fothaí ar shonraí stairiúla ó thomhais agus ó bhreathnóireacht atá carntha cheana féin. Príomhghné eile den chóras is ea an modúl meaisínfhoghlama chun tacú le hanailís sonraí agus le hanailís fíor-ama, lenar féidir patrúin sna sonraí atá ar fáil a shainaithint agus na meicníochtaí seo a fhorbairt tuilleadh. Is brainse den Intleacht Shaorga (IS) í an mheaisínfhoghlaim, córas atá in ann foghlaim, i.e. eolas a ghiniúint ó thaithí. Ciallaíonn sé sin go bhfuil an córas in ann rialtacht agus rialacha a shainaithint agus a shainiú ar bhonn samplaí de shonraí nó samplaí astu féin nó le cúnamh ón duine. Dá bhrí sin, ní hamháin go bhfoghlaimíonn an córas samplaí ón taobh amuigh, ach tá sé in ann iad a ghinearálú ionas gur féidir leis cinntí a dhéanamh freisin maidir le sonraí anaithnide ag deireadh na céime foghlama. Ar ndóigh, déanann na sonraí a bhailítear agus a scrúdaíodh i bhfíor-am an bunachar sonraí stairiúil a leathnú i gcónaí, rud a mhéadaíonn eolas ar an gcóras agus a fheabhsaíonn castacht anailíse agus meastóireachta. D’fhonn samhlacha foghlama thuasluaite an chórais a fhorbairt, tá gníomhaíochtaí leanúnacha taighde agus anailísíochta riachtanach chun gnéithe, próisis agus gníomhaithe áirithe den mhargadh fógraíochta a urramú. Ciallaíonn sé sin timpeallachtaí saotharlainne a chruthú sna cásanna seo a leanas: an féidir leat breathnú ar an monatóireacht a dhéanamh ar líonraí robot aonair (líonraí róbat) ríomhairí ionfhabhtaithe,? le cabhair ó gaistí ócáid (honeypots), is féidir leat torthaí na meicníochtaí scanadh ar shamhlacha dúnta a thástáil, agus is féidir samhlacha samplacha a sheiceáil i dtimpeallachtaí fíorshaoil. Is féidir an taithí a fuarthas a rianú siar go dtí an córas féinfhoghlama, córas atá in ann anailísí a dhéanamh i speictream atá ag éirí níos leithne. Bailiú Sonraí Is é pointe iontrála an chórais an bailiú sonraí, ar lena linn a dhéanann sé monatóireacht ar ghníomhaíochtaí úsáideoirí, ar athróga comhshaoil i bhfíor-am agus a tharchuireann sé iad lena stóráil, lena bpróiseáil agus lena n-anailísiú. Déantar an bailiúchán trí smeach isteach, a bhfuil a chur chun feidhme teicneolaíochta ag brath ar an timpeallacht tástála — mar shampla, feidhmchláirín bunaithe ar Javascript ar ghléasanna móibíleacha nó ar dheasc. Déanann an bailitheoir sonraí cúraimí próiseála bunúsacha freisin, rud a thacaíonn le comhroinnt ualaigh laistigh den chóras. Próiseáil sonraí fíor-ama Agus meastóireacht á déanamh ar phróisis ar líne, tá sé fíor-riachtanach go mbeidh an mhoill idir tomhas, próiseáil sonraí agus idirghabháil chomh híseal agus is féidir, agus go ndéanfar próiseáil agus anailís ar an sampla agus ar an méid sonraí is leithne. Bunaithe ar an bprionsabal sin, cuireann an córas próiseáil sonraí fíor-ama i bhfeidhm go comhthreomhar, chomh maith le stóráil agus próiseáil stairiúil na sonraí a scrúdaíodh. Dá réir sin, déantar sonraí fíor-ama a stóráil agus a aisghabháil i réiteach stórála sonraí ar leithligh, chomh maith le sonraí stairiúla. Ar thaobh amháin, méadaíonn an oibríocht chomhthreomhar seo cruinneas — is féidir anailísí níos casta a reáchtáil ar shonraí stairiúla ar féidir leo anailís fíor-ama a bhunú — agus, ar an taobh eile, cuireann sé ar chumas úsáideoirí an chórais a bpróisis a mheas trí chineálacha éagsúla ana... (Irish)

point in time

12 August 2022

0 references

Spletno oglaševanje je v zadnjem desetletju postalo zapleten in v veliki meri avtomatiziran proces. Zapletenost je po eni strani posledica tehnoloških procesov in po drugi strani povečanja števila udeležencev v procesu. Poleg tega je zaradi načrtovanega okolja težko pregledno in spremljati postopek za akterje. Večinoma zastarele merilne metode in podatki se uporabljajo za oblikovanje posrednih zaključkov, ki lahko povzročijo napake. Namen analitičnega sistema in sistema podpore pri odločanju v realnem času, ki ga je treba izvesti v okviru razpisa, je spremeniti to stanje z uvedbo novih metod za merjenje procesov ter zagotavljanjem informacij in podatkov akterjem, ki jih je mogoče takoj uporabiti, s pomočjo katerih lahko posegajo v tekoče okolje. Cilj projekta je udeležencem na trgu zagotoviti standardizirano in industrijsko standardizirano rešitev, s katero bo sektor spletnega oglaševanja postal pregleden in bo zagotavljal natančno opredeljeno in stalno obnovljivo metriko za odločitve, ki temeljijo na podatkih in meritvah. Predstavitev predlaganega prototipa: Eden od temeljnih stebrov sistema – in njegova novost v primerjavi z rešitvami, ki so trenutno na voljo – sta merjenje v realnem času in obdelava podatkov, ki prispevata k utemeljitvi primerov odločanja z najnovejšimi možnimi podatki. Po eni strani sistem spremlja dejanske uporabniške procese, kot so dogodki, ki jih sprožita miška ali dotik (mobilne naprave), in na drugi strani podaja zgodovinske podatke iz že zbranih meritev in opazovanj. Drug ključni element sistema je modul strojnega učenja za podporo analizi podatkov in analizi v realnem času, ki lahko opredeli vzorce v razpoložljivih podatkih in nadalje razvije te mehanizme. Strojno učenje je veja umetne inteligence, sistema, ki se lahko uči, tj. ustvarja znanje iz izkušenj. To pomeni, da je sistem sposoben prepoznati in opredeliti pravilnost in pravila na podlagi primerov podatkov ali vzorcev samih ali s pomočjo ljudi. Zato se sistem ne uči le vzorcev od zunaj, ampak jih lahko posploši, tako da lahko sprejema tudi odločitve o neznanih podatkih ob koncu učne faze. Seveda podatki, zbrani in pregledani v realnem času, nenehno širijo zgodovinsko bazo podatkov, kar prav tako povečuje poznavanje sistema in povečuje kompleksnost analize in vrednotenja. Za razvoj zgoraj omenjenih učnih modelov sistema so za opazovanje nekaterih elementov, procesov in akterjev oglaševalskega trga bistvenega pomena stalne raziskave in analitične dejavnosti. To pomeni ustvarjanje laboratorijskih okolij, kjer: ali lahko opazujete spremljanje posameznih robotskih omrežij (bot omrežij) okuženih računalnikov? s pomočjo dogodkovnih pasti (medenice) lahko preizkusite rezultate mehanizmov skeniranja na zaprtih modelih, vzorčne modele pa je mogoče preveriti v dejanskih okoljih. Pridobljene izkušnje je mogoče povezati s sistemom samoučenja, ki lahko izvaja analize v vse širšem spektru. Zbiranje podatkov Vstopna točka sistema je zbiranje podatkov, med katerim spremlja dejavnosti uporabnikov, okoljske spremenljivke v realnem času in jih posreduje za shranjevanje, obdelavo in analizo. Zbiranje se izvaja s snap-in, katerega tehnološka izvedba je odvisna od preskušenega okolja – na primer apleta na osnovi Javascript na mobilnih napravah ali namizju. Zbiratelj podatkov opravlja tudi osnovne naloge obdelave, s čimer podpira delitev bremena v sistemu. Obdelava podatkov v realnem času Pri ocenjevanju spletnih procesov je bistveno, da je čas med merjenjem, obdelavo podatkov in posredovanjem čim manjši, medtem ko se obdelava in analiza izvajata na najširšem vzorcu in količini podatkov. Na podlagi tega načela sistem vzporedno izvaja obdelavo podatkov v realnem času ter zgodovinsko shranjevanje in obdelavo pregledanih podatkov. Skladno s tem se podatki v realnem času shranjujejo in pridobivajo v ločeni rešitvi za shranjevanje podatkov ter zgodovinski podatki. Po eni strani ta vzporedna operacija povečuje natančnost – bolj zapletene analize se lahko izvajajo na podlagi zgodovinskih podatkov, ki lahko temeljijo na analizi v realnem času – po drugi strani pa uporabnikom sistema omogoča, da svoje procese ocenijo z različnimi vrstami analiz. Obdelava podatkov v realnem času poteka v naslednjih korakih: čiščenje podatkov V tem koraku se opaženi in zabeleženi podatki vnesejo v isto obliko, neodvisno od tekočega okolja, čiščenja znanih ali prepoznavnih napak, (Slovenian)

point in time

12 August 2022

0 references

El área de publicidad en línea se ha convertido en un proceso complejo y en gran medida automatizado en la última década. La complejidad se debe, por un lado, a los procesos tecnológicos y, por otra, al aumento del número de participantes en el proceso. Además, debido al entorno programado, es difícil transparencia y supervisión del proceso para los agentes. La mayoría de los métodos de medición anticuados y los datos se utilizan para extraer conclusiones indirectas, que tienen el potencial de cometer errores. El sistema de análisis y apoyo a la toma de decisiones en tiempo real que debe aplicarse en el marco de la licitación tiene por objeto modificar esta situación introduciendo nuevos métodos de medición de los procesos y proporcionando información y datos a los agentes que puedan utilizarse inmediatamente, con la ayuda de los cuales pueden intervenir en un entorno de funcionamiento. El objetivo del proyecto es proporcionar a los participantes en el mercado una solución estandarizada y estandarizada en la industria que haga transparente el sector de la publicidad en línea y proporcione métricas bien definidas y continuamente renovables para los datos y las decisiones basadas en la medición. Presentación del prototipo propuesto: Uno de los pilares fundamentales del sistema -y su novedad en comparación con las soluciones actualmente disponibles- es la medición en tiempo real y el procesamiento de datos, lo que ayuda a fundamentar las situaciones de toma de decisiones con los datos más actualizados posibles. Por un lado, el sistema monitorea procesos reales de usuario, tales como eventos desencadenados por el ratón o el tacto (dispositivos móviles) y, por otro lado, se alimenta de datos históricos de mediciones y observaciones ya acumuladas. Otro elemento clave del sistema es el módulo de aprendizaje automático para apoyar el análisis de datos y el análisis en tiempo real, que puede identificar patrones en los datos disponibles y desarrollar más estos mecanismos. El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial (IA), un sistema que puede aprender, es decir, generar conocimiento a partir de la experiencia. Esto significa que el sistema es capaz de identificar y definir la regularidad y las normas sobre la base de ejemplos de datos o muestras por sí solos o con asistencia humana. Por lo tanto, el sistema no solo aprende muestras del exterior, sino que es capaz de generalizarlas para que también pueda tomar decisiones sobre datos desconocidos al final de la fase de aprendizaje. Por supuesto, los datos recogidos y examinados en tiempo real amplían constantemente la base de datos histórica, lo que también aumenta el conocimiento del sistema y aumenta la complejidad de un análisis y evaluación. Para desarrollar los modelos de aprendizaje del sistema antes mencionados, las actividades continuas de investigación y análisis son esenciales para observar determinados elementos, procesos y actores del mercado publicitario. Esto significa crear entornos de laboratorio donde: ¿puede observar el monitoreo de las redes de robots individuales (redes de robots) infectados? con la ayuda de trampas de eventos (honeypots), puede probar los resultados de los mecanismos de escaneo en modelos cerrados, y modelos de muestra se pueden comprobar en entornos de la vida real. La experiencia adquirida se remonta al sistema de autoaprendizaje, capaz de realizar análisis en un espectro cada vez más amplio. Recopilación de datos El punto de entrada del sistema es la recogida de datos, durante la cual monitorea las actividades de los usuarios, las variables ambientales en tiempo real y las transmite para su almacenamiento, procesamiento y análisis. La colección se lleva a cabo mediante un complemento, cuya implementación tecnológica depende del entorno probado — por ejemplo, un applet basado en Javascript en dispositivos móviles o escritorios. El recopilador de datos también realiza tareas básicas de procesamiento, apoyando así el intercambio de carga dentro del sistema. Tratamiento de datos en tiempo real En la evaluación de los procesos en línea, es esencial que el retraso entre la medición, el procesamiento de datos y la intervención sea lo más bajo posible, mientras que el procesamiento y el análisis se llevan a cabo sobre la muestra y el volumen de datos más amplios. Sobre la base de este principio, el sistema implementa el tratamiento de datos en tiempo real en paralelo, así como el almacenamiento y procesamiento históricos de los datos examinados. En consecuencia, los datos en tiempo real se almacenan y recuperan en una solución de almacenamiento de datos separada, así como datos históricos. Por un lado, esta operación paralela aumenta la precisión — se pueden realizar análisis más complejos sobre datos históricos que pueden basarse en análisis en tiempo real — y, por otro, permite a los usuarios del sistema evaluar sus procesos a través de diferentes tipos de análisis. El procesamiento de datos en tiempo real s... (Spanish)

point in time

12 August 2022

0 references

Областта на онлайн рекламата се превърна в сложен и до голяма степен автоматизиран процес през последното десетилетие. Сложността се дължи, от една страна, на технологичните процеси, а от друга — на увеличаването на броя на участниците в процеса. Освен това поради програмираната среда е трудно да се осигури прозрачност и мониторинг на процеса за участниците. Предимно остарели методи за измерване и данни се използват за извличане на косвени заключения, които имат потенциал да правят грешки. Системата за анализ и подпомагане на вземането на решения в реално време, която ще се прилага в рамките на тръжната процедура, има за цел да промени тази ситуация чрез въвеждане на нови методи за измерване на процесите и предоставяне на информация и данни на участниците, които могат да бъдат използвани незабавно, с помощта на които те могат да се намесват в работеща среда. Целта на проекта е да предостави на участниците на пазара стандартизирано, промишлено стандартизирано решение, което ще направи сектора на онлайн рекламата прозрачен и ще предостави ясно определени, непрекъснато възобновяеми показатели за данни и решения, основани на измервания. Представяне на предложения прототип: Един от основните стълбове на системата — и нейната новост в сравнение с наличните понастоящем решения — е измерването и обработката на данни в реално време, което спомага за обосноваване на ситуациите на вземане на решения с възможно най-актуални данни. От една страна, системата наблюдава реални потребителски процеси, като например събития, предизвикани от мишка или докосване (мобилни устройства), и от друга страна, подава данни за минали периоди от вече натрупани измервания и наблюдения. Друг ключов елемент на системата е модулът за машинно самообучение в подкрепа на анализа на данни и анализа в реално време, който може да идентифицира моделите в наличните данни и да доразвие тези механизми. Машинното самообучение е клон на изкуствения интелект (ИИ) — система, която може да се научи, т.е. да генерира знания от опита. Това означава, че системата е в състояние да идентифицира и определи редовността и правилата въз основа на примери за данни или извадки самостоятелно или с човешка помощ. Следователно системата не само научава проби отвън, но е в състояние да ги обобщава, така че да може да взема решения относно неизвестни данни в края на фазата на обучение. Разбира се, данните, които се събират и изследват в реално време, непрекъснато разширяват историческата база данни, което също увеличава познанията за системата и увеличава сложността на анализа и оценката. За да се разработят гореспоменатите модели на обучение на системата, непрекъснатите научноизследователски и аналитични дейности са от съществено значение за наблюдението на определени елементи, процеси и участници на рекламния пазар. Това означава създаване на лабораторни среди, където: можете ли да наблюдавате наблюдението на отделните роботни мрежи (бот мрежи) заразени компютри, с помощта на капани за събития (меденици), можете да тествате резултатите от механизмите за сканиране на затворени модели, а примерните модели могат да бъдат проверени в реална среда. Натрупаният опит може да бъде проследен до системата за самообучение, която е в състояние да извършва анализи във все по-широк спектър. Събиране на данни Входната точка на системата е събирането на данни, по време на което тя наблюдава потребителските дейности, екологичните променливи в реално време и ги предава за съхранение, обработка и анализ. Колекцията се извършва чрез снек-ин, чието технологично изпълнение зависи от тестваната среда — например аплет, базиран на Javascript, на мобилни устройства или настолни компютри. Събирачът на данни изпълнява и основни задачи за обработка, като по този начин подпомага споделянето на товара в системата. Обработка на данни в реално време При оценката на онлайн процесите е от съществено значение забавянето между измерването, обработката на данните и намесата да бъде възможно най-малко, докато обработката и анализът се извършват на най-широка извадка и обем от данни. Въз основа на този принцип системата извършва паралелно обработване на данни в реално време, както и съхраняване и обработка на проверените данни за минали периоди. Съответно данните в реално време се съхраняват и извличат в отделно решение за съхранение на данни, както и данни за минали периоди. От една страна, тази паралелна операция увеличава точността — по-сложни анализи могат да се извършват въз основа на исторически данни, които могат да базират анализ в реално време — а от друга страна, позволяват на потребителите на системата да оценяват своите процеси чрез различни видове анализи. Обработката на данни в реално време се извършва в следните стъпки: почистване на данните По време на този етап наблюдаваните и записаните данни се въвеждат в същата форма, независимо от работната среда, почистването на известни или разпознаваеми грешки, (Bulgarian)

point in time

12 August 2022

0 references

Il-qasam tar-reklamar online sar proċess kumpless u fil-biċċa l-kbira awtomatizzat matul l-aħħar għaxar snin. Il-kumplessità hija dovuta, minn naħa waħda, għall-proċessi teknoloġiċi u, min-naħa l-oħra, għaż-żieda fin-numru ta’ parteċipanti fil-proċess. Barra minn hekk, minħabba l-ambjent ipprogrammat, huwa diffiċli li jkun hemm trasparenza u monitoraġġ tal-proċess għall-atturi. Fil-biċċa l-kbira, jintużaw metodi ta’ kejl u data skaduti biex jinsiltu konklużjonijiet indiretti, li għandhom il-potenzjal li jagħmlu żbalji. Is-sistema analitika u ta’ appoġġ għad-deċiżjonijiet f’ħin reali li għandha tiġi implimentata fil-qafas tas-sejħa għall-offerti għandha l-għan li tbiddel din is-sitwazzjoni billi tintroduċi metodi ġodda għall-kejl tal-proċessi u tipprovdi informazzjoni u data lill-atturi li jistgħu jintużaw immedjatament, bl-għajnuna ta’ liema jistgħu jintervjenu f’ambjent operattiv. L-għan tal-proġett huwa li jipprovdi lill-parteċipanti fis-suq b’soluzzjoni standardizzata u standardizzata għall-industrija li tagħmel is-settur tar-reklamar online trasparenti u tipprovdi metriċi definiti sew u kontinwament rinnovabbli għad-data u deċiżjonijiet ibbażati fuq il-kejl. Preżentazzjoni tal-prototip propost: Wieħed mill-pilastri fundamentali tas-sistema — u n-novità tagħha meta mqabbla mas-soluzzjonijiet disponibbli bħalissa — huwa l-kejl f’ħin reali u l-ipproċessar tad-data, li jgħin biex jiġu ssostanzjati sitwazzjonijiet ta’ teħid ta’ deċiżjonijiet bl-aktar data aġġornata possibbli. Min-naħa l-waħda, is-sistema timmonitorja l-proċessi reali tal-utenti, bħal avvenimenti kkawżati minn maws jew mess (apparat mobbli) u, min-naħa l-oħra, tikkontribwixxi għal data storika minn kejl u osservazzjonijiet diġà akkumulati. Element ewlieni ieħor tas-sistema huwa l-modulu tat-tagħlim awtomatiku biex jappoġġa l-analiżi tad-data u l-analiżi f’ħin reali, li jista’ jidentifika mudelli fid-data disponibbli u jiżviluppa aktar dawn il-mekkaniżmi. It-tagħlim awtomatiku huwa fergħa tal-Intelliġenza Artifiċjali (IA), sistema li tista’ titgħallem, jiġifieri tiġġenera l-għarfien mill-esperjenza. Dan ifisser li s-sistema tista’ tidentifika u tiddefinixxi r-regolarità u r-regoli fuq il-bażi ta’ eżempji ta’ data jew kampjuni waħedha jew bl-assistenza umana. Għalhekk, is-sistema mhux biss titgħallem kampjuni minn barra, iżda hija kapaċi li tiġġeneralizzahom sabiex tkun tista’ wkoll tieħu deċiżjonijiet dwar data mhux magħrufa fl-aħħar tal-fażi tat-tagħlim. Naturalment, id-data miġbura u eżaminata f’ħin reali kontinwament tespandi l-bażi tad-data storika, li żżid ukoll l-għarfien tas-sistema u ssaħħaħ il-kumplessità ta’ analiżi u evalwazzjoni. Sabiex jiġu żviluppati l-mudelli ta’ tagħlim tas-sistema msemmija hawn fuq, ir-riċerka kontinwa u l-attivitajiet analitiċi huma essenzjali sabiex jiġu osservati ċerti elementi, proċessi u atturi tas-suq tar-reklamar. Dan ifisser il-ħolqien ta’ ambjenti tal-laboratorju fejn: Tista’ tosserva l-monitoraġġ ta’ kompjuters infettati min-netwerks tar-robots individwali (netwerks tal-bot),? bl-għajnuna ta’ nases tal-avveniment (honeypots), tista’ tittestja r-riżultati tal-mekkaniżmi tal-iskannjar fuq mudelli magħluqa, u l-mudelli tal-kampjuni jistgħu jiġu ċċekkjati f’ambjenti tal-ħajja reali. L-esperjenza miksuba tista’ tiġi rintraċċata lura għas-sistema ta’ awtotagħlim, li hija kapaċi twettaq analiżi fi spettru dejjem aktar wiesa’. Ġbir tad-Dejta Il-punt tad-dħul tas-sistema huwa l-ġbir tad-dejta, li matulu jimmonitorja l-attivitajiet tal-utenti, il-varjabbli ambjentali f’ħin reali u jittrażmettihom għall-ħażna, l-ipproċessar u l-analiżi. Il-ġbir isir permezz ta’ snap-in, li l-implimentazzjoni teknoloġika tiegħu tiddependi fuq l-ambjent ittestjat — pereżempju, applet ibbażat fuq il-Javascript fuq apparat mobbli jew desktops. Il-kollettur tad-data jwettaq ukoll kompiti bażiċi tal-ipproċessar, u b’hekk jappoġġa l-kondiviżjoni tat-tagħbija fi ħdan is-sistema. Ipproċessar tad-data f’ħin reali Fl-evalwazzjoni tal-proċessi online, huwa essenzjali li d-dewmien bejn il-kejl, l-ipproċessar tad-data u l-intervent ikun baxx kemm jista’ jkun, filwaqt li l-ipproċessar u l-analiżi jitwettqu fuq l-aktar kampjun wiesa’ u l-volum ta’ data. Abbażi ta’ dan il-prinċipju, is-sistema timplimenta l-ipproċessar tad-data f’ħin reali b’mod parallel, kif ukoll il-ħażna storika u l-ipproċessar tad-data eżaminata. Għaldaqstant, id-data f’ħin reali tinħażen u tiġi rkuprata f’soluzzjoni separata għall-ħżin tad-data, kif ukoll f’data storika. Minn naħa waħda, din l-operazzjoni parallela żżid il-preċiżjoni — analiżi aktar kumplessa tista’ ssir fuq data storika li tista’ tibbaża analiżi f’ħin reali — u, min-naħa l-oħra, tippermetti lill-utenti tas-sistema jevalwaw il-proċessi tagħhom permezz ta’ tipi differenti ta’ analiżi. L-ipproċessar tad-data f’ħin reali jseħħ fil-passi li ġejjin: tindif tad-data Matul dan il-pass, id-data osservata u rreġistrata tinġieb fl-istess forma, indipendentement mill-ambjent tal-ġiri, it-tindif ta’ żbalji magħrufa... (Maltese)

point in time

12 August 2022

0 references

A área de publicidade on-line tornou-se um processo complexo e amplamente automatizado ao longo da última década. A complexidade se deve, por um lado, aos processos tecnológicos e, por outro, ao aumento do número de participantes no processo. Além disso, devido ao ambiente programado, é difícil transparência e acompanhamento do processo para os intervenientes. Na sua maioria, métodos e dados de medição desatualizados são utilizados para tirar conclusões indiretas, que têm potencial para cometer erros. O sistema de análise e de apoio à decisão em tempo real a implementar no âmbito do concurso visa alterar esta situação através da introdução de novos métodos de medição dos processos e do fornecimento de informações e dados aos intervenientes que podem ser utilizados imediatamente, com a ajuda dos quais podem intervir num ambiente em funcionamento. O objetivo do projeto é fornecer aos participantes no mercado uma solução padronizada e padronizada pela indústria que tornará o setor de publicidade on-line transparente e fornecerá métricas bem definidas e continuamente renováveis para decisões baseadas em dados e medições. Apresentação do protótipo proposto: Um dos pilares fundamentais do sistema — e a sua novidade em comparação com as soluções atualmente disponíveis — é a medição em tempo real e o tratamento de dados, o que ajuda a fundamentar situações de tomada de decisão com os dados mais atualizados possíveis. Por um lado, o sistema monitora os processos reais do utente, como eventos desencadeados por ratinho ou toque (dispositivos móveis) e, por outro lado, alimenta dados históricos de medições e observações já acumuladas. Outro elemento-chave do sistema é o módulo de aprendizado de máquina para apoiar a análise de dados e análise em tempo real, que pode identificar padrões em dados disponíveis e desenvolver esses mecanismos ainda mais. O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial (IA), um sistema que pode aprender, ou seja, gerar conhecimento a partir da experiência. Isto significa que o sistema é capaz de identificar e definir regularidade e regras com base em exemplos de dados ou amostras por si só ou com assistência humana. Portanto, o sistema não só aprende amostras do exterior, mas é capaz de generalizá-los para que também possa tomar decisões sobre dados desconhecidos no final da fase de aprendizagem. É claro que os dados coletados e examinados em tempo real ampliam constantemente o banco de dados histórico, o que também aumenta o conhecimento do sistema e aumenta a complexidade de uma análise e avaliação. Para desenvolver os modelos de aprendizagem acima mencionados do sistema, atividades contínuas de pesquisa e análise são essenciais para observar certos elementos, processos e atores do mercado publicitário. Isso significa criar ambientes de laboratório onde: você pode observar o monitoramento de redes de robôs individuais (redes de bot) computadores infetados,? com a ajuda de armadilhas de eventos (honeypots), você pode testar os resultados dos mecanismos de digitalização em modelos fechados, e modelos de amostra podem ser verificados em ambientes da vida real. A experiência adquirida remonta ao sistema de autoaprendizagem, que é capaz de realizar análises num espetro cada vez mais vasto. Coleta de dados O ponto de entrada do sistema é a coleta de dados, durante a qual monitora as atividades do utente, variáveis ambientais em tempo real e as transmite para armazenamento, processamento e análise. A coleção é realizada por um snap-in, cuja implementação tecnológica depende do ambiente testado — por exemplo, um applet ganza em Javascript em dispositivos móveis ou desktops. O coletor de dados também executa tarefas básicas de processamento, suportando, assim, o compartilhamento de carga dentro do sistema. Processamento de dados em tempo real Na avaliação de processos on-line, é essencial que o atraso entre medição, processamento de dados e intervenção seja o mais baixo possível, enquanto o processamento e análise é realizado na amostra mais ampla e volume de dados. Com base neste princípio, o sistema implementa em paralelo o tratamento de dados em tempo real, bem como o armazenamento e o tratamento históricos dos dados examinados. Assim, os dados em tempo real são armazenados e recuperados em uma solução de armazenamento de dados separada, bem como dados históricos. Por um lado, essa operação paralela aumenta a precisão — análises mais complexas podem ser executadas em dados históricos que podem basear a análise em tempo real — e, por outro lado, permite que os utentes do sistema avaliem seus processos através de diferentes tipos de análise. O processamento de dados em tempo real ocorre nas seguintes etapas: durante esta etapa, os dados observados e registados são introduzidos na mesma forma, independentemente do ambiente em funcionamento, limpeza de erros conhecidos ou reconhecíveis, (Portuguese)

point in time

12 August 2022

0 references

Onlineannonceringsområdet er blevet en kompleks og i vid udstrækning automatiseret proces i løbet af det seneste årti. Kompleksiteten skyldes på den ene side de teknologiske processer og på den anden side stigningen i antallet af deltagere i processen. På grund af det programmerede miljø er det desuden vanskeligt at sikre gennemsigtighed og overvågning af processen for aktørerne. For det meste anvendes forældede målemetoder og data til at drage indirekte konklusioner, som har potentiale til at begå fejl. Det realtidsanalyse- og beslutningsstøttesystem, der skal gennemføres inden for rammerne af udbuddet, har til formål at ændre denne situation ved at indføre nye metoder til måling af processerne og til at levere oplysninger og data til de aktører, der kan anvendes med det samme, ved hjælp af hvilke de kan gribe ind i et kørende miljø. Formålet med projektet er at give markedsdeltagerne en standardiseret, branchestandardiseret løsning, der vil gøre onlineannonceringssektoren gennemsigtig og levere veldefinerede, vedvarende parametre for data- og målingsbaserede beslutninger. Præsentation af den foreslåede prototype: En af de grundlæggende søjler i systemet — og dets nyhed i forhold til de løsninger, der i øjeblikket findes — er realtidsmåling og databehandling, som bidrager til at underbygge beslutningssituationer med de mest opdaterede data. På den ene side overvåger systemet reelle brugerprocesser, f.eks. hændelser udløst af mus eller berøring (mobile enheder), og på den anden side registrerer systemet historiske data fra allerede akkumulerede målinger og observationer. Et andet centralt element i systemet er maskinlæringsmodulet til støtte for dataanalyse og realtidsanalyse, som kan identificere mønstre i tilgængelige data og videreudvikle disse mekanismer. Maskinlæring er en gren af kunstig intelligens (AI), et system, der kan lære, dvs. generere viden fra erfaring. Det betyder, at systemet er i stand til at identificere og definere regelmæssighed og regler på grundlag af eksempler på data eller prøver alene eller med menneskelig bistand. Derfor lærer systemet ikke kun prøver udefra, men det er i stand til at generalisere dem, så det også kan træffe beslutninger om ukendte data i slutningen af læringsfasen. Selvfølgelig udvider de data, der indsamles og undersøges i realtid, hele tiden den historiske database, hvilket også øger kendskabet til systemet og øger kompleksiteten af en analyse og evaluering. For at udvikle systemets ovennævnte læringsmodeller er løbende forsknings- og analyseaktiviteter afgørende for at observere visse elementer, processer og aktører på reklamemarkedet. Det betyder, at der skabes laboratoriemiljøer, hvor: kan du observere overvågning af individuelle robotnetværk (bot-netværk) inficerede computere,? ved hjælp af hændelsesfælder (honningpotter), kan du teste resultaterne af scanningsmekanismerne på lukkede modeller, og prøvemodeller kan kontrolleres i virkelige miljøer. De indhøstede erfaringer kan spores tilbage til selvlæringssystemet, som er i stand til at udføre analyser i et stadig større spektrum. Dataindsamling Systemets indgangssted er dataindsamlingen, hvor det overvåger brugeraktiviteter, miljøvariabler i realtid og overfører dem til lagring, behandling og analyse. Samlingen udføres af en snap-in, hvis teknologiske implementering afhænger af det testede miljø — for eksempel en Javascript-baseret applet på mobile enheder eller desktops. Dataopsamleren udfører også grundlæggende databehandlingsopgaver, hvilket understøtter belastningsdeling i systemet. Realtidsdatabehandling Ved evalueringen af onlineprocesser er det vigtigt, at forsinkelsen mellem måling, databehandling og intervention er så lav som muligt, mens behandling og analyse udføres på den bredeste stikprøve og datamængde. På grundlag af dette princip gennemfører systemet samtidig databehandling i realtid samt historisk lagring og behandling af de undersøgte data. Derfor lagres og hentes realtidsdata i en separat datalagringsløsning samt historiske data. På den ene side øger denne parallelle operation nøjagtigheden — mere komplekse analyser kan køres på historiske data, der kan basere realtidsanalyser — og på den anden side giver brugerne af systemet mulighed for at evaluere deres processer gennem forskellige typer analyser. Databehandling i realtid finder sted i følgende trin: datarensning Under dette trin bringes de observerede og registrerede data i samme form, uafhængigt af køremiljøet, udrensning af kendte eller genkendelige fejl, (Danish)

point in time

12 August 2022

0 references

Domeniul publicității online a devenit un proces complex și în mare măsură automatizat în ultimul deceniu. Complexitatea se datorează, pe de o parte, proceselor tehnologice și, pe de altă parte, creșterii numărului de participanți la proces. În plus, din cauza mediului programat, este dificil să se asigure transparența și monitorizarea procesului pentru actori. Metodele și datele de măsurare învechite sunt utilizate pentru a trage concluzii indirecte, care au potențialul de a face greșeli. Sistemul analitic și de sprijin decizional în timp real care urmează să fie pus în aplicare în cadrul licitației urmărește să schimbe această situație prin introducerea de noi metode de măsurare a proceselor și prin furnizarea de informații și date actorilor care pot fi utilizați imediat, cu ajutorul cărora aceștia pot interveni într-un mediu de funcționare. Scopul proiectului este de a oferi participanților de pe piață o soluție standardizată, standardizată la nivelul industriei, care va face sectorul publicității online transparent și va oferi indicatori bine definiți, în mod continuu, din surse regenerabile pentru deciziile bazate pe date și măsurători. Prezentarea prototipului propus: Unul dintre pilonii fundamentali ai sistemului – și noutatea sa în comparație cu soluțiile disponibile în prezent – este măsurarea în timp real și prelucrarea datelor, ceea ce contribuie la fundamentarea situațiilor decizionale cu cele mai recente date posibile. Pe de o parte, sistemul monitorizează procesele reale ale utilizatorilor, cum ar fi evenimentele declanșate de mouse sau de atingere (dispozitive mobile) și, pe de altă parte, alimentează date istorice din măsurători și observații deja acumulate. Un alt element-cheie al sistemului este modulul de învățare automată pentru a sprijini analiza datelor și analiza în timp real, care poate identifica modele în datele disponibile și poate dezvolta în continuare aceste mecanisme. Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale (IA), un sistem care poate învăța, adică generează cunoștințe din experiență. Acest lucru înseamnă că sistemul este în măsură să identifice și să definească regularitatea și normele pe baza unor exemple de date sau eșantioane pe cont propriu sau cu asistență umană. Prin urmare, sistemul nu numai că învață eșantioane din exterior, ci le poate generaliza, astfel încât să poată lua decizii cu privire la date necunoscute la sfârșitul fazei de învățare. Desigur, datele colectate și examinate în timp real extind constant baza de date istorică, ceea ce sporește, de asemenea, cunoașterea sistemului și sporește complexitatea unei analize și evaluări. Pentru a dezvolta modelele de învățare menționate mai sus ale sistemului, activitățile de cercetare și analiză continuă sunt esențiale pentru observarea anumitor elemente, procese și actori de pe piața publicității. Aceasta înseamnă crearea de medii de laborator în care: puteți observa monitorizarea rețelelor de roboți individuali (rețele robot) computere infectate,? cu ajutorul capcanelor de evenimente (ghișee), puteți testa rezultatele mecanismelor de scanare pe modele închise, iar modelele de eșantioane pot fi verificate în medii reale. Experiența dobândită poate fi urmărită de sistemul de autoînvățare, care este capabil să efectueze analize într-un spectru din ce în ce mai larg. Colectarea datelor Punctul de intrare al sistemului este colectarea datelor, în timpul căreia monitorizează activitățile utilizatorilor, variabilele de mediu în timp real și le transmite pentru stocare, prelucrare și analiză. Colectarea se realizează printr-un snap-in, a cărui implementare tehnologică depinde de mediul testat – de exemplu, un applet bazat pe Javascript pe dispozitive mobile sau desktop-uri. Colectorul de date îndeplinește, de asemenea, sarcini de prelucrare de bază, sprijinind astfel partajarea sarcinii în cadrul sistemului. Prelucrarea datelor în timp real În evaluarea proceselor online, este esențial ca intervalul dintre măsurare, prelucrarea datelor și intervenție să fie cât mai scăzut posibil, în timp ce prelucrarea și analiza se efectuează pe cel mai larg eșantion și volum de date. Pe baza acestui principiu, sistemul implementează în paralel prelucrarea datelor în timp real, precum și stocarea și prelucrarea istorică a datelor examinate. În consecință, datele în timp real sunt stocate și recuperate într-o soluție separată de stocare a datelor, precum și date istorice. Pe de o parte, această operațiune paralelă mărește precizia – analize mai complexe pot fi efectuate pe date istorice care pot sta la baza analizei în timp real – și, pe de altă parte, permite utilizatorilor sistemului să își evalueze procesele prin diferite tipuri de analize. Prelucrarea datelor în timp real are loc în următoarele etape: curățarea datelor În această etapă, datele observate și înregistrate sunt aduse în aceeași formă, independent de mediul de funcționare, curățarea erorilor cunoscute sau ușor de recunoscut; (Romanian)

point in time

12 August 2022

0 references

Der Online-Werbebereich ist in den letzten zehn Jahren zu einem komplexen und weitgehend automatisierten Prozess geworden. Komplexität ist einerseits auf technologische Prozesse und andererseits auf die Zunahme der Teilnehmerzahl zurückzuführen. Darüber hinaus ist es aufgrund des programmierten Umfelds schwierig, den Prozess für die Akteure transparent zu machen und zu überwachen. Meist werden veraltete Messmethoden und Daten verwendet, um indirekte Schlussfolgerungen zu ziehen, die das Potenzial haben, Fehler zu machen. Das im Rahmen der Ausschreibung umzusetzende Echtzeit-Analyse- und Entscheidungsunterstützungssystem zielt darauf ab, diese Situation zu ändern, indem neue Methoden zur Messung der Prozesse eingeführt und den Akteuren Informationen und Daten zur Verfügung gestellt werden, die sofort genutzt werden können, mit deren Hilfe sie in eine laufende Umgebung eingreifen können. Ziel des Projekts ist es, den Marktteilnehmern eine standardisierte, branchenübliche Lösung zu bieten, die den Online-Werbesektor transparent macht und klar definierte, kontinuierlich nachwachsende Metriken für daten- und messbasierte Entscheidungen liefert. Vorstellung des vorgeschlagenen Prototyps: Eine der Grundpfeiler des Systems – und seine Neuheit im Vergleich zu den derzeit verfügbaren Lösungen – ist Echtzeitmessung und Datenverarbeitung, die dazu beiträgt, Entscheidungssituationen mit den aktuellsten Daten zu untermauern. Einerseits überwacht das System reale Benutzerprozesse, wie z. B. Ereignisse, die durch Maus oder Touch ausgelöst werden (mobile Geräte) und auf der anderen Seite historische Daten aus bereits angesammelten Messungen und Beobachtungen einfließen. Ein weiteres zentrales Element des Systems ist das Modul maschinelles Lernen zur Unterstützung von Datenanalysen und Echtzeitanalysen, die Muster in verfügbaren Daten identifizieren und diese Mechanismen weiterentwickeln können. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), ein System, das lernen kann, d. h. Wissen aus Erfahrung zu generieren. Das bedeutet, dass das System in der Lage ist, Ordnungsmäßigkeit und Regeln anhand von Beispielen von Daten oder Proben allein oder mit menschlicher Hilfe zu identifizieren und zu definieren. Daher lernt das System nicht nur Proben von außen, sondern kann sie verallgemeinern, damit es auch am Ende der Lernphase Entscheidungen über unbekannte Daten treffen kann. Natürlich erweitern die in Echtzeit erhobenen und untersuchten Daten die historische Datenbank ständig, was auch die Kenntnis des Systems erhöht und die Komplexität einer Analyse und Auswertung erhöht. Um die oben genannten Lernmodelle des Systems zu entwickeln, sind kontinuierliche Forschungs- und Analyseaktivitäten unerlässlich, um bestimmte Elemente, Prozesse und Akteure des Werbemarktes zu beobachten. Dies bedeutet, Laborumgebungen zu schaffen, in denen: können Sie die Überwachung einzelner Roboternetzwerke (Bot-Netzwerke) infizierter Computer beobachten,? mit Hilfe von Ereignisfallen (Honeypots), können Sie die Ergebnisse der Scan-Mechanismen auf geschlossenen Modellen testen, und Mustermodelle können in realen Umgebungen überprüft werden. Die gewonnenen Erfahrungen lassen sich auf das selbstlernende System zurückverfolgen, das Analysen in einem immer breiteren Spektrum durchführen kann. Datenerfassung Der Eingangsort des Systems ist die Datenerfassung, bei der es Benutzeraktivitäten, Umweltvariablen in Echtzeit überwacht und zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse übermittelt. Die Sammlung erfolgt durch ein Snap-In, dessen technologische Umsetzung von der getesteten Umgebung abhängt – z. B. ein Javascript-basiertes Applet auf mobilen Geräten oder Desktops. Der Datensammler führt auch grundlegende Verarbeitungsaufgaben durch und unterstützt so die Lastenteilung innerhalb des Systems. Echtzeit-Datenverarbeitung Bei der Auswertung von Online-Prozessen ist es unerlässlich, dass die Verzögerung zwischen Messung, Datenverarbeitung und Intervention so gering wie möglich ist, während die Verarbeitung und Analyse der größtmöglichen Stichprobe und des Datenvolumens erfolgt. Basierend auf diesem Prinzip implementiert das System parallel die Echtzeit-Datenverarbeitung sowie die historische Speicherung und Verarbeitung der untersuchten Daten. Dementsprechend werden Echtzeitdaten in einer separaten Datenspeicherlösung sowie historische Daten gespeichert und abgerufen. Einerseits erhöht dieser Parallelbetrieb die Genauigkeit – komplexere Analysen können auf historischen Daten durchgeführt werden, die Echtzeitanalysen zugrunde legen können – und andererseits ermöglicht es Anwendern des Systems, ihre Prozesse durch unterschiedliche Analysearten zu bewerten. Die Echtzeit-Datenverarbeitung erfolgt in folgenden Schritten: Datenreinigung In diesem Schritt werden die beobachteten und aufgezeichneten Daten in die gleiche Form gebracht, unabhängig von der laufenden Umgebung, der Reinigung bekannter oder erkennbarer Fehler, (German)

point in time

12 August 2022

0 references

Reklamområdet på nätet har blivit en komplex och till stor del automatiserad process under det senaste decenniet. Komplexiteten beror å ena sidan på tekniska processer och å andra sidan på det ökade antalet deltagare i processen. På grund av den planerade miljön är det dessutom svårt att överblicka och övervaka processen för aktörerna. Oftast föråldrade mätmetoder och data används för att dra indirekta slutsatser, som har potential att göra misstag. Det system för analys och beslutsstöd i realtid som ska genomföras inom ramen för upphandlingen syftar till att förändra denna situation genom att införa nya metoder för att mäta processerna och tillhandahålla information och data till de aktörer som kan användas omedelbart, med hjälp av vilka de kan ingripa i en löpande miljö. Syftet med projektet är att förse marknadsaktörerna med en standardiserad, branschstandardiserad lösning som ska göra onlinereklamsektorn transparent och tillhandahålla väldefinierade, kontinuerligt förnybara mått för data- och mätningsbaserade beslut. Presentation av den föreslagna prototypen: En av de grundläggande pelarna i systemet – och dess nyhet jämfört med de lösningar som för närvarande finns tillgängliga – är realtidsmätning och databehandling, vilket bidrar till att underbygga beslutsfattandet med så aktuella uppgifter som möjligt. Å ena sidan övervakar systemet verkliga användarprocesser, t.ex. händelser som utlöses av mus eller beröring (mobila enheter) och å andra sidan matas med historiska data från redan ackumulerade mätningar och observationer. En annan viktig del av systemet är maskininlärningsmodulen för att stödja dataanalys och realtidsanalys, som kan identifiera mönster i tillgängliga data och vidareutveckla dessa mekanismer. Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens (AI), ett system som kan lära sig, dvs. generera kunskap från erfarenhet. Detta innebär att systemet kan identifiera och definiera regelbundenhet och regler på grundval av exempel på data eller prover på egen hand eller med mänsklig hjälp. Därför lär sig systemet inte bara prover utifrån, men det kan generalisera dem så att det också kan fatta beslut om okända data i slutet av inlärningsfasen. Naturligtvis utökar de data som samlas in och granskas i realtid hela tiden den historiska databasen, vilket också ökar kunskapen om systemet och ökar komplexiteten i en analys och utvärdering. För att utveckla de ovannämnda inlärningsmodellerna för systemet är kontinuerlig forskning och analys nödvändig för att observera vissa element, processer och aktörer på reklammarknaden. Detta innebär att skapa labbmiljöer där: kan du observera övervakningen av enskilda robotnätverk (bot nätverk) infekterade datorer,? med hjälp av händelsefällor (honeypots), kan du testa resultaten av skanningsmekanismerna på slutna modeller, och provmodeller kan kontrolleras i verkliga miljöer. Erfarenheterna kan spåras tillbaka till självinlärningssystemet, som kan utföra analyser i ett allt större spektrum. Datainsamling Systemets ingångspunkt är datainsamlingen, under vilken den övervakar användaraktiviteter, miljövariabler i realtid och överför dem för lagring, bearbetning och analys. Samlingen utförs med en snapin-modul, vars tekniska implementering beror på den testade miljön – till exempel en Javascript-baserad applet på mobila enheter eller stationära datorer. Datainsamlaren utför också grundläggande bearbetningsuppgifter, vilket stöder lastdelning inom systemet. Realtidsbehandling av data I utvärderingen av onlineprocesser är det viktigt att fördröjningen mellan mätning, databehandling och ingripande är så låg som möjligt, medan bearbetning och analys utförs på det bredaste provet och datavolymen. På grundval av denna princip genomför systemet parallellt realtidsbehandling av uppgifter samt historisk lagring och behandling av de undersökta uppgifterna. I enlighet med detta lagras och hämtas realtidsdata i en separat datalagringslösning, liksom historiska data. Å ena sidan ökar denna parallella operation noggrannhet – mer komplexa analyser kan köras på historiska data som kan basera realtidsanalys – och å andra sidan gör det möjligt för användare av systemet att utvärdera sina processer genom olika typer av analyser. Databehandling i realtid sker i följande steg: datarengöring Under detta steg bringas de observerade och registrerade uppgifterna i samma form, oberoende av körmiljön, rensning av kända eller igenkännbara fel. (Swedish)

point in time

12 August 2022

0 references

contained in Local Administrative Unit

Jászfényszaru

0 references

location (string)

Jászfényszaru, Jász-Nagykun-Szolnok

0 references

Identifiers

Hungarian Kohesio ID

GINOP-2.1.7-15-2016-01373

0 references

Development of a real-time analytical and decision support system for the online advertising market (Q3929909)

Statements

Identifiers

Navigation menu

Search