Robyn
RobynRobyn is an experimental, AI/ML-powered and open sourced Marketing Mix Modeling (MMM) package from Meta Marketing Science. A New Generation of Marketing Mix ModelingOur mission is to democratise modeling knowledge, inspire the industry through innovation, reduce human bias in the modeling process & build a strong open source marketing science community. Automated hyperparameter optimization w
GitHub - facebookexperimental/Robyn: Robyn is an experimental, AI/ML-powered and open sourced Marketing Mix Modeling (MMM) package from Meta Marketing Science. Our mission is to democratise modeling knowledge, inspire the industry through innovation, redu
What is Robyn?: Robyn is an experimental, semi-automated and open-sourced Marketing Mix Modeling (MMM) package from Meta Marketing Science. It uses various machine learning techniques (Ridge regression, multi-objective evolutionary algorithm for hyperparameter optimization, time-series decomposition for trend & season, gradient-based optimization for budget allocation, clustering, etc.) to define
FacebookExperimentalのRobynによる自動マーケティングミックスモデリング
この記事では、FacebookExperimentalのRobynの最初の概要を説明します。Facebookのマーケティングサイエンスチームはすでに優れたクイックスタートガイドと非常に詳細なページを作成しているので、記事を短く簡潔に保つようにしています。詳細な説明のために、あなたはより多く見つけることができるここで情報を。 tl; dr Facebook ExperimentalのRobynは、自動化されたマーケティングミックスモデリング（MMM）コードであり、現在ベータ版です。 これは、特徴変換のための2つのアドストック（幾何学的およびワイブル）およびS曲線変換（収穫逓減）手法を提供します。 時系列機能を考慮に入れるために、RobynはFacebookProphetを利用します。 FacebookのNevergrad勾配のない最適化プラットフォームを利用して、一連のパレート最適モデルソリ
Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
これは単なる備忘録です。「論文とサンプルコード読みながら試しました」以外に何も内容のない記事ですのでご注意ください。特に個々の式の変数の説明については個人的な備忘録ゆえ大半を端折りますので、仮に興味を持たれた方は適宜論文の本文をご参照下さい。読んだ論文はこちら。 Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects – Google Research なお、この記事を書くに当たってid:ushi-goroshiさんのこちらのブログ記事シリーズを参考にさせていただきました。分かりやすくて大変助かりました、有難うございます。 それでは適当にやっていきます。 Ads carryover & shape effectsについて いわゆるMedia Mix Modeling (MMM)の肝は「広告が投下される
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MarketingMix/MMM2_overview.R at master · MatCyt/MarketingMix
