پیشبینی نرخ کلیک با یادگیری ماشین در پایتون
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آیا تا به حال فکر کردهاید که چگونه شرکتهایی مانند فیسبوک و گوگل قادرند تبلیغات هدفمند شگفتانگیزی را به شما نمایش دهند که گاهی اوقات روی آنها کلیک میکنید؟ در پشت صحنه، آنها مدلهای پیچیده یادگیری ماشین را اجرا میکنند و از داده غنی کاربری برای پیشبینی نرخ کلیک (CTR) هر کاربری که آن تبلیغات را میبیند، استفاده مینمایند.
این دوره به شما میآموزد که چگونه مدلهای پایه را در پایتون پیادهسازی کنید تا ببینید که چگونه با یادگیری ماشین، تبلیغات را بهتر بهینهسازی نمایید. با استفاده از داده تبلیغاتی واقعی، شما یاد خواهید گرفت که چگونه ویژگیها را مهندسی کنید، مدلهای یادگیری ماشین را با استفاده از آن ویژگیها بسازید و مدلهای خود را در چارچوب پیشبینی CTR ارزیابی نمایید. در پایان این دوره، درک قویای از چگونگی اعمال یادگیری ماشین برای مؤثرتر کردن تبلیغات خود خواهید داشت.
پیشبینی نرخ کلیک با یادگیری ماشین در پایتون
-
معرفی نرخ کلیک None
-
مروری بر مدلهای یادگیری ماشین None
-
پیشبینی CTR با استفاده از درختهای تصمیم گیری None
-
تحلیل اکتشافی داده None
-
مهندسی ویژگی None
-
استانداردسازی ویژگیها None
-
کاربردهای ارزیابی معیار None
-
ارزیابی مدل None
-
تنظیم مدلها None
-
آمیختهها و تنظیم ابرپارامترها None
-
معرفی یادگیری عمیق None
-
تنظیم ابرپارامترها در یادگیری عمیق None
-
ارزیابی مدل None
-
مرور و مقایسه مدل None
-
ویدیوی جمعبندی None
مشخصات آموزش
پیشبینی نرخ کلیک با یادگیری ماشین در پایتون
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:15
- مدت زمان :4:00:00
- حجم :232.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy