Regresión Logistica
Inteligencia Artificial membantu kampanye publisitas seluler mereka
Kami menggunakan, meningkatkan, dan bekerja dengan algoritme yang didasarkan pada prinsip-prinsip Regresi Logistik. Teknik ini secara luas diterima sebagai struktur kode aktual yang paling tepat untuk algoritme publisitas visualisasi pemrograman. Teknik ini dianggap sebagai bentuk pembelajaran otomatis (atau pembelajaran mesin).
Bagaimana fungsinya?
Sebuah algoritma yang bekerja untuk meningkatkan kampanye iklan seluler berdasarkan regresi logika, menggunakan data kampanye yang lalu untuk menentukan karakteristik yang diperlukan untuk mendapatkan kesan yang tepat. Yang lebih penting lagi, ketahui saat kamera berfungsi dan dioptimalkan secara otomatis. Lokasi, perangkat, penerbit, jam, sistem operasi, data demografis, tanggal lahir: ini hanyalah sebagian dari variabel yang dapat dioptimalkan secara otomatis. Sangat menarik, dan sangat tidak menyenangkan, konfigurasi segmentasi yang tidak terduga menentukan konversi yang nyata. Oleh karena itu, diperlukan algoritme pembelajaran otomatis. Karena ada banyak variabel untuk dioptimalkan, algoritme yang didasarkan pada regresi logistik menjadi kebutuhan untuk pengoptimalan yang tepat. Terutama ketika kita berbicara tentang pemrograman seluler. Kami percaya bahwa algoritme yang didasarkan pada prinsip-prinsip Regresi Logika adalah algoritme yang paling sesuai untuk digunakan dalam publikasi aplikasi seluler.
Kami terus bekerja sama dengan para pemimpin industri di bidang ini dan kami sangat memperhatikan kemajuan dan perbaikan yang akan dilakukan. Kompromi kami dengan klien kami adalah bahwa kami memiliki semua yang ada di tangan kami untuk menjamin bahwa versi algoritme yang paling baik dan paling baru dari basis algoritme dan regresi logistik digunakan untuk perusahaan mereka.
Baca artikel tentang regresi logika, dari seorang anggota tim Targetoo, di The Drum.
Konsultasikan visi yang mendalam dan laporan Regresi Logistik.
Jelaskan buku putih kami yang terakhir tentang regresi logistik.