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कोर्स

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन

इंटरमीडिएट4 घंटे

विज्ञापनों पर क्लिक-थ्रू दरों का अनुमान लगाना और Python में बुनियादी मशीन लर्निंग मॉडल लागू करना सीखें, ताकि आप अपने विज्ञापनों को बेहतर अनुकूलित कर सकें।

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कोर्स विवरण

क्या आपने कभी सोचा है कि Facebook और Google जैसी कंपनियाँ आपको इतने सटीक टार्गेटेड विज्ञापन कैसे दिखाती हैं जिन पर आप कभी-कभी क्लिक भी करते हैं? इसके पीछे, वे उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल चलाती हैं और समृद्ध यूज़र डेटा का उपयोग करके हर यूज़र के लिए उन विज्ञापनों का click-through rate (CTR) प्रेडिक्ट करती हैं। इस कोर्स में आप Python में बेसिक मॉडल लागू करना सीखेंगे ताकि आप देख सकें कि मशीन लर्निंग से विज्ञापनों को बेहतर तरीके से कैसे ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है। वास्तविक विज्ञापन डेटा का उपयोग करते हुए आप फीचर इंजीनियरिंग, उन फीचर्स से मशीन लर्निंग मॉडल बनाना, और CTR प्रेडिक्शन के संदर्भ में अपने मॉडलों का मूल्यांकन करना सीखेंगे। कोर्स के अंत तक, आपके पास यह स्पष्ट समझ होगी कि आप अपनी विज्ञापन अभियानों को अधिक प्रभावी बनाने के लिए मशीन लर्निंग कैसे लागू कर सकते हैं।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

CTR और बेसिक तकनीकों का परिचय

संभावना है कि आप इस पेज पर किसी लिंक पर क्लिक करके आए हैं। इस अध्याय में, आप सीखेंगे कि click-through rates (CTR) टार्गेटेड विज्ञापन के लिए क्यों ज़रूरी हैं, बेसिक DataFrame मैनिपुलेशन कैसे करें, और CTR प्रेडिक्ट करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
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2

एक्सप्लोरेटरी CTR डेटा एनालिसिस

यह अध्याय एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस (EDA) की बुनियाद देता है। सैंपल डेटा के साथ आप pandas लाइब्रेरी का उपयोग करके कॉलम और डेटा टाइप्स देखेंगे, मिसिंग डेटा की जाँच करेंगे, और कैटेगोरिकल फीचर्स पर फीचर इंजीनियरिंग के लिए हैशिंग का उपयोग करेंगे। ये सभी अधिक सटीक CTR प्रेडिक्शन के लिए फीचर्स की जाँच करते समय महत्वपूर्ण होते हैं।
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3

मॉडल एप्लिकेशन और सुधार

अब गहराई में जाने का समय है। जानिए कि precision और recall जैसी मॉडल परफॉर्मेंस मेट्रिक्स का उपयोग करके आप वास्तविक व्यावसायिक सवालों के जवाब कैसे दे सकते हैं, जैसे कि विज्ञापन खर्च पर ROI का मूल्यांकन। आप यह भी सीखेंगे कि इन मूल्यांकन मेट्रिक्स को कैसे बेहतर किया जाए, जैसे एंसेंबल तरीकों और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के माध्यम से।
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4

डीप लर्निंग

आपके कैंपेन के CTR का मुनाफ़े पर बड़ा असर पड़ सकता है। इस अध्याय में, आप सीखेंगे कि इस जोखिम को घटाने के लिए डीप लर्निंग कैसे इस्तेमाल की जा सकती है। आप multi-layer perceptron (MLP) और न्यूरल नेटवर्क मॉडलों पर फोकस करेंगे, और समझेंगे कि वैरिएबल्स के बीच जटिल संबंधों को कैप्चर करके CTR को अधिक सटीकता से कैसे प्रेडिक्ट किया जा सकता है। अंत में, आप क्लासिफिकेशन मॉडलों पर हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और रेग्युलराइज़ेशन की बेसिक्स लागू करना भी सीखेंगे।
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