ANGEWANDTE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND MACHINE LEARNING
PRÄDIKTION UND OPTIMIERUNG DER KLICKQUOTE FÜR WEB-WERBUNG #Implementierung in Python
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Die Klickrate von Web-Werbung misst die Anzahl der Klicks, die sie von allen Kunden erhält, die sie über Webbrowser ansehen.Mit dem Ziel, Kundenpräferenzen zu antizipieren, schlägt dieses Buch einen Ansatz vor, der KI und ML nutzt, um hyperpersonalisierte Erlebnisse zu entwerfen und zu implementieren, um komplexe Aufgaben im Zusammenhang mit der Vorhersage von Kundenpräferenzen zu automatisieren, um sie besser zu verstehen und ihnen intelligentes Web anzubieten Werbung.Der vorgeschlagene Ansatz basiert auf granularer Kundensegmentierung, dynamischer Inhaltsanpassung, präzisen Produktempf...
Die Klickrate von Web-Werbung misst die Anzahl der Klicks, die sie von allen Kunden erhält, die sie über Webbrowser ansehen.Mit dem Ziel, Kundenpräferenzen zu antizipieren, schlägt dieses Buch einen Ansatz vor, der KI und ML nutzt, um hyperpersonalisierte Erlebnisse zu entwerfen und zu implementieren, um komplexe Aufgaben im Zusammenhang mit der Vorhersage von Kundenpräferenzen zu automatisieren, um sie besser zu verstehen und ihnen intelligentes Web anzubieten Werbung.Der vorgeschlagene Ansatz basiert auf granularer Kundensegmentierung, dynamischer Inhaltsanpassung, präzisen Produktempfehlungen und prädiktiver Analyse. Um kognitive Funktionen zu implementieren, werden Daten von Chatbots verarbeitet, die mit Datenanalyse, multivariaten Tests, Attributionsmodellierung und prädiktiver Optimierung verarbeitet werden.Eine Fallstudie wird besprochen und die Lösung vorgeschlagen und mit der Python-Sprache und ihren Bibliotheken für maschinelles Lernen programmiert: Pandas, NumPy, Matplotlib und Scikit-learn.
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