気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
note.com/dd_techblogエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント2件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
BigQueryでUplift Modeling分析｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、BigQueryでUplift Modeling分析を... 電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、BigQueryでUplift Modeling分析を行うための方法について紹介します。 広告効果を上げるためには？ 広告効果とは、広告に接触した場合と接触していない場合とのその後のコンバージョン（CV）の差である、と言えます。 介入が無作為に割り当てられるランダム化比較試験（randomized controlled trial, RCT）において、広告効果は平均処置効果（average treatment effect, ATE）として推定できます。 詳しくは過去記事[1]にまとめています。 Uplift Modelingは「広告施策において、その効果を上げるためには誰を広告配信対象とするべきか」を推定するための方法です。 ユーザーの特徴量を 𝐱𝑖 とすると、Uplift Scoreは下記のように算出されます。 Up
ブックマークしたユーザー
すべてのユーザーの
詳細を表示します
詳細を表示します
note.com/dd_techblog
note.com/dd_techblog
note.com/dd_techblog
note.com/dd_techblog
anond.hatelabo.jp
about.fb.com
speakerdeck.com/konifar
anond.hatelabo.jp
forest.watch.impress.co.jp
www.soumu.go.jp
qiita.com/_mi
www.itmedia.co.jp
zenn.dev/comamoca
syu-m-5151.hatenablog.com
twi55.com
www.metro.tokyo.lg.jp
2020/06/05 リンク