てすと
みなさん。こんにちは。 データサイエンスラボの西山です。 今月の頭、DeepAnalyticsにおいてコンペ「ネット広告のクリック予測」を開始いたしました。 本コンペは、インターネット広告のROIを最大化するために重要な、 「広告に反応しそうなユーザを予測する」ためのモデル構築を目標としています。 コンペに使用されているデータは、実際の広告運用において蓄積されたデータで、 得られる予測モデルは、デジタルマーケティングの領域での実践的な利用が期待されます。 同様のモデル構築に関する研究は、様々な企業や研究機関で行われており、 関連する論文も多数発表されています。 今日は、クリック予測に関する機械学習的なアプローチについて、 既存の研究とその方法論をいくつかご紹介したいと思います。 回帰の有用性 ディスプレイ広告のクリック予測やコンバージョン予測においては、 ロジスティ
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