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【リサーチインターン】最適クリエイティブ数を予測する: UpLift Modelingを使った予測モデルの開発 | | AI tech studio
2020.3.26 【リサーチインターン】最適クリエイティブ数を予測する: UpLift Modelingを使った予測モデル... 2020.3.26 【リサーチインターン】最適クリエイティブ数を予測する: UpLift Modelingを使った予測モデルの開発 こんにちは。2020年1月より1か月間、AI Lab Econチームでインターンをしていました浅川です。本稿では、今回のインターンシップ中に取り組んだ「UpLift Modeling を使った最適クリエイティブ数予測モデルの開発」についてご紹介します。 1. 問題設定 天気予報、音楽再生、乗り換え検索。スマートフォンをお使いの方なら、恐らく毎日のように多種多様なアプリを使っていると思います。皆さんの中にはアプリに表示される広告をクリックして、実際に購入したり、店舗に足を運んだりした経験のある方も少なくないと思います。 このアプリ内広告。ご存知の方も多いと思いますが、ほとんどがスマートフォンのアプリを開くと同時に、リアルタイムのオークション(Real Time
2020/08/11 リンク