Поведенческие показатели помогают оптимизировать рекламу, экономить деньги на неэффективные показы. Информация о взаимодействии аудитории с контентом показывает, какие сегменты заинтересованы, какие страницы вызывают отклик, а какие — отталкивают. Анализируя поведенческие показатели, можно находить узкие места в воронке продаж, создавать точные аудитории для ретаргетинга, улучшать рекламу. Рассмотрим, как правильно использовать поведенческие показатели для оптимизации кампаний. Читать далее
Это третья статья из серии “Обзор исследований в области глубокого обучения” (Deep Learning Research Review) студента Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Адита Дешпанда (Adit Deshpande). Каждые две недели Адит публикует обзор и толкование исследований в определенной области глубинного обучения. В этот раз он сосредоточил свое внимание на применении глубокого обучения для обработки текстов на естественном языке. Читать дальше →
В этом материале разберу, какие продуктовые метрики имеет смысл собирать в образовательных продуктах и как на них смотреть, чтобы принимать решения, а не просто «вести отчётность». Пройдёмся по основным группам показателей на практических примерах и обсудим, где цифры действительно помогают управлять продуктом. Читать далее
В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure. Читать дальше →