Getting Started — DeepLearning 0.1 documentation
Getting Started¶ These tutorials do not attempt to make up for a graduate or undergraduate course in machine learning, but we do make a rapid overview of some important concepts (and notation) to make sure that we’re on the same page. You’ll also need to download the datasets mentioned in this chapter in order to run the example code of the up-coming tutorials. Download¶ On each learning algorithm
機械学習で大事なことをミニGunosyをつくって学んだ╭( ･ㅂ･)و ̑̑
ANYGMA講義第１回 ミニGunosyをつくった。その解説と機械学習プロダクトで詰まる点Read less
広告と機械学習 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar向けの記事です。 普段はGunosyという会社で社長業をしながら社長をしています。 ざっくりいうと 結論だけ知りたい人はここだけ 広告における機械学習の応用の多くはCTR予測や運用の最適化のため(クエリー予測とか)の予測問題 今後は「CVRの予測」や「アクティブなユーザーの予測」がホットな話題になる(加えてその運用をどう最適化するかといった話題も) 現在は検索エンジンの応用例が多い。今後はディスプレイ広告やタイムライン広告への応用が増えていく 個人のユーザー属性を集めることが今まで以上にメディアのビジネス的に重要になる 広告や推薦エンジンに限らずドメイン知識は非常に重要。ドメイン知識と機械学習の知識を持ったエンジニアが意思決定に携わる会社は今後大きくのびる(と思う) 広告について 最近はもっぱら広告の開発をしており、広告分野で
広告領域と機械学習 CTR予測最前線 #TokyoWebmining 39
1. 広告領域と機械学習 CTR予測最前線 @TokyoWebMining 坪坂 正志 m.tsubosaka@gmail.com 2014/10/11 TokyoWebMining 1 2. 本日の話 •広告領域と機械学習における応用例として広 告のクリック率(CTR)予測の問題を取り上げる •今回の発表ではいくつか出ているクリック率 予測の文献のうち、今年の8月に行われた ADKDD 2014で発表されたFacebookのCTR予 測手法について取り上げる –Practical lessons from predicting clicks on ads at Facebook, ADKDD 2014 TokyoWebMining 2 3. 広告におけるクリック率の 予測の重要性 •現在Web会社において広告の売上に関する割 合は高い比率を占めている •そのため多くのネットに関する会社で
『Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測 その仕組みと論文の紹介』
Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測 その仕組みと論文の紹介 | インターネット広告代理店で働くデータサイエンティストのブログ はじめまして！ 内定者アルバイトの小笠原(@YAMITZKY)と申します。 初めてなので、簡単に自己紹介を。今は大学の４年生で、機械学習の手法を使って「Webサイトに自動でタグ付けを行う」というのを実現するような研究をしていました。 最近は「MLaPP」という機械学習の本を読んでいるので、輪読の機会があったら呼んでいただけると嬉しいです！ ---------------- 本日の話題は、CriteoのCTR予測、CVR予測についてです。 Criteoは世界中でリターゲティング広告を提供している企業で、日本でもレコメンドバナー市場を牽引しています。 第三者配信計測などでCriteo広告の分析をしてみると、ユーザーの購買行動の最後の一撃を与える役割（刈取
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