Lewati ke konten utama

Kursus

Memprediksi CTR dengan Machine Learning di Python

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 04/2026

Mulai Kursus Gratis

PythonMachine Learning

4 jam

15 videos

57 Latihan

4,700 XP

3,896

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana perusahaan seperti Facebook dan Google dapat menayangkan iklan yang terasa sangat relevan hingga sesekali Anda mengekliknya? Di balik layar, mereka menjalankan model machine learning yang canggih dan menggunakan data pengguna yang kaya untuk memprediksi click-through rate (CTR) bagi setiap pengguna yang melihat iklan tersebut. Kursus ini akan mengajarkan Anda cara mengimplementasikan model dasar di Python agar Anda dapat melihat bagaimana machine learning membantu mengoptimalkan iklan. Dengan data iklan dunia nyata, Anda akan mempelajari cara merekayasa fitur, membangun model machine learning menggunakan fitur tersebut, dan mengevaluasi model dalam konteks prediksi CTR. Pada akhir kursus, Anda akan memahami dengan baik bagaimana menerapkan machine learning untuk membuat iklan Anda lebih efektif.

Persyaratan

Data Manipulation with pandas

1

Pengantar CTR dan Teknik Dasar

Kemungkinan Anda berada di halaman ini karena Anda mengeklik sebuah tautan. Pada bab ini, Anda akan mempelajari mengapa click-through rate (CTR) penting untuk iklan tertarget, cara melakukan manipulasi DataFrame dasar, dan bagaimana Anda dapat menggunakan model machine learning untuk memprediksi CTR.

Pendahuluan tentang click-through rate

Langkah awal

Eksplorasi fitur

Evaluasi awal data

Gambaran umum model Machine Learning

Regresi logistik untuk kanker payudara

Regresi logistik untuk citra

Model mainan kedua

Prediksi CTR menggunakan decision tree

Implementasi model

Model CTR pertama

Melampaui sekadar akurasi

2

Analisis Data CTR Eksploratori

Bab ini memberikan dasar-dasar exploratory data analysis (EDA). Dengan data contoh, Anda akan menggunakan pustaka pandas untuk meninjau kolom dan tipe data, mengeksplorasi data hilang, serta menggunakan hashing untuk melakukan rekayasa fitur pada fitur kategori. Semua ini penting saat mengeksplorasi fitur untuk prediksi CTR yang lebih akurat.

Analisis data eksploratif

Tinjauan awal

Memeriksa nilai yang hilang

Distribusi menurut CTR

Rekayasa fitur

Menganalisis kolom datetime

Mengonversi variabel kategorikal

Membuat fitur baru

Menstandarkan fitur

Normalisasi log

Memahami standardisasi

Standard scaling

3

Aplikasi dan Peningkatan Model

Saatnya menyelami lebih dalam. Pelajari bagaimana menggunakan ukuran kinerja model termasuk precision dan recall untuk menjawab pertanyaan dunia nyata, seperti mengevaluasi ROI pada belanja iklan. Anda juga akan mempelajari cara meningkatkan metrik evaluasi tersebut, seperti metode ensemble dan penalaan hyperparameter.

Penerapan evaluasi metrik

Empat kategori keluaran

Evaluasi empat kategori

ROI pada belanja iklan

Evaluasi model

Precision dan recall

Garis Dasar

Perbandingan classifier

Melakukan tuning model

Regularisasi

Cross validation

Pemilihan model

Ansambel dan penyetelan hiperparameter

Memahami penyetelan hiperparameter

Random forest

Pencarian grid

4

Deep Learning

Laba dapat sangat dipengaruhi oleh CTR kampanye Anda. Pada bab ini, Anda akan mempelajari bagaimana deep learning dapat digunakan untuk mengurangi risiko tersebut. Anda akan berfokus pada multi-layer perceptron (MLP) dan model neural network, serta mempelajari bagaimana model tersebut menangkap hubungan kompleks antarvariabel untuk memprediksi CTR dengan lebih akurat. Terakhir, Anda akan mengeksplorasi cara menerapkan dasar-dasar penalaan hyperparameter dan regularisasi pada model klasifikasi.

Pengantar deep learning

Memahami MLP

MLP untuk CTR

Penyetelan hyperparameter dalam deep learning

Penyetelan hiperparameter pada MLP

Memvariasikan hyperparameter

Grid Search MLP

Evaluasi model

Skor F-beta

Presisi rendah dan AUC tinggi

Precision, ROI, dan AUC

Tinjauan dan perbandingan model

Pemanasan perbandingan model

Mengevaluasi precision dan ROI

Penilaian total

Video penutup

Memprediksi CTR dengan Machine Learning di Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Memprediksi CTR dengan Machine Learning di Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.