Regresión Logistica

Künstliche Intelligenz als Hilfe für Ihre mobile Werbekampagne

Wir nutzen, verbessern und arbeiten mit Algorithmen, die auf den Prinzipien der logischen Regression basieren. Diese Technik wird weithin als die derzeit leistungsfähigste Struktur für programmatische Visualisierungsalgorithmen der Öffentlichkeit anerkannt. Die Technik wird als eine Form des automatischen Lernens (oder maschinellen Lernens) betrachtet.

¿Cómo funciona?

Ein Algorithmus zur Verbesserung einer mobilen Werbekampagne, der auf logischen Rückläufen basiert, nutzt die Daten früherer Kampagnen, um die notwendigen Merkmale für die nächste Kampagne zu ermitteln. Noch wichtiger ist, dass Sie lernen, während die Kampagne läuft, und sie selbstständig optimieren. Standort, Gerät, Herausgeber, Uhrzeit, Betriebssystem, demografische Daten, Größe der Ankündigung: Dies sind nur einige der Variablen, die eigenständig optimiert werden können. Es ist sehr interessant, dass die Konfiguration der Segmentierung in vielen Fällen eine echte Konversion bestimmt. De ahí la necesidad de algoritmos de aprendizaje automático. Da es viele zu optimierende Variablen gibt, sind Algorithmen, die auf logischen Rückläufen basieren, eine Notwendigkeit für eine angemessene Optimierung. Vor allem, wenn es sich um eine programmatische Öffentlichkeitsarbeit handelt. Wir glauben, dass die auf den Prinzipien der logischen Rückführung basierenden Algorithmen die leistungsfähigsten Algorithmen sind, die derzeit für die Veröffentlichung von Programmoberflächen verwendet werden.

Wir arbeiten eng mit den führenden Unternehmen der Branche in diesem Bereich zusammen und sind uns der Fortschritte und Verbesserungen, die wir erzielen, bewusst. Unsere Verpflichtung gegenüber unseren Kunden besteht darin, alles zu tun, was in unserer Macht steht, um zu gewährleisten, dass die besten und neuesten Versionen von logischen Rückgewinnungsalgorithmen für ihre Kampagnen genutzt werden.

Vea un artículo sobre la regresión logística, de un miembro del equipo de Targetoo, en The Drum.

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