Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Ti sei mai chiesto come aziende come Facebook e Google riescano a mostrarti annunci così mirati che a volte finisci per cliccare? Dietro le quinte, eseguono sofisticati modelli di Machine Learning e sfruttano ricchi dati utente per prevedere il click-through rate (CTR) per ogni persona che vede quegli annunci. In questo corso imparerai a implementare modelli di base in Python per capire come ottimizzare meglio le campagne pubblicitarie con il Machine Learning. Utilizzando dati reali sugli annunci, imparerai a creare feature, costruire modelli di Machine Learning usando quelle feature e valutare i tuoi modelli nel contesto della previsione del CTR. Alla fine del corso, avrai una solida comprensione di come applicare il Machine Learning per rendere i tuoi annunci più efficaci.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione al CTR e alle tecniche di base
Con tutta probabilità sei su questa pagina perché hai cliccato un link. In questo capitolo scoprirai perché i click-through rate (CTR) sono fondamentali per la pubblicità mirata, come eseguire semplici manipolazioni di DataFrame e come usare modelli di Machine Learning per prevedere il CTR.
- Introduzione ai click-through rate50 XP
- Primi passi100 XP
- Esplorazione delle feature100 XP
- Prima valutazione dei dati50 XP
- Panoramica dei modelli di Machine Learning50 XP
- Regressione logistica per il tumore al seno100 XP
- Regressione logistica per immagini100 XP
- Un secondo modello di prova100 XP
- Previsione del CTR con alberi decisionali50 XP
- Implementazione del modello100 XP
- Un primo modello di CTR100 XP
- Oltre la sola accuratezza100 XP
2
Analisi esplorativa dei dati sul CTR
Questo capitolo fornisce le basi per l’analisi esplorativa dei dati (EDA). Con dati di esempio userai la libreria pandas per esaminare colonne e tipi di dato, esplorare i valori mancanti e utilizzare l’hashing per fare feature engineering su variabili categoriche. Tutto ciò è importante quando si analizzano le feature per prevedere il CTR in modo più accurato.
3
Applicazioni e miglioramenti del modello
È il momento di andare più a fondo. Scoprirai come usare misure di performance del modello, tra cui precision e recall, per rispondere a domande reali, come valutare l’ROI della spesa pubblicitaria. Imparerai anche come migliorare queste metriche di valutazione, ad esempio con metodi ensemble e la regolazione degli iperparametri.
4
Deep Learning
I profitti possono essere fortemente influenzati dal CTR della tua campagna. In questo capitolo imparerai come il deep learning può aiutare a ridurre quel rischio. Ti concentrerai su multilayer perceptron (MLP) e modelli di rete neurale, e vedrai come possano catturare relazioni complesse tra variabili per prevedere il CTR con maggiore precisione. Infine, esplorerai come applicare le basi dell’hyperparameter tuning e della regolarizzazione ai modelli di classificazione.
Prevedere il CTR con il Machine Learning in Python
Corso
completato
