Técnicas Avanzadas para la Optimización del Gasto en Publicidad en Línea

Resumen

Explora técnicas avanzadas para optimizar el gasto en publicidad en línea utilizando el Aprendizaje por Refuerzo, la estadística bayesiana y el muestreo de Thompson para mejorar la asignación de presupuestos y maximizar los retornos.

Programa de estudio

• Introducción a la Optimización del Gasto en Publicidad Online
Panorama del Ecosistema de la Publicidad Online
Métricas Clave y KPIs en el Gasto Publicitario
Desafíos en la Asignación y Optimización de Presupuestos
• Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL) para el Gasto Publicitario
Introducción a los Conceptos del Aprendizaje por Refuerzo
Procesos de Decisión de Markov (MDP)
Política, Funciones de Valor y la Ecuación de Bellman
• Técnicas Avanzadas de Aprendizaje por Refuerzo
Q-Learning y Redes de Q Profundo (DQN)
Métodos de Gradiente de Política
Aplicación del RL en la Optimización del Gasto Publicitario
• Estadística Bayesiana para la Asignación de Presupuestos
Fundamentos de la Inferencia Bayesiana
Teoría de la Decisión Bayesiana
Modelado de la Incertidumbre en el Gasto Publicitario
• Muestreo de Thompson para Anuncios Online
Introducción al Muestreo de Thompson
Problema del Multi-armed Bandit y Soluciones
Implementación del Muestreo de Thompson en la Asignación de Presupuestos
• Integración del Aprendizaje por Refuerzo con Métodos Bayesianos
Integración Teórica de Enfoques de RL y Bayesianos
Estudios de Caso: Aplicaciones Exitosas en la Industria
Desafíos y Oportunidades en Modelos Híbridos
• Implementación Práctica y Herramientas
Visión General de Bibliotecas y Herramientas de Machine Learning
Implementación de Algoritmos en Python
Pruebas y Validación de Modelos en Redes de Publicidad en Tiempo Real
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Análisis de Escenarios Reales de Optimización del Gasto Publicitario
Lecciones Aprendidas de Implementaciones en la Industria
Tendencias Futuras e Innovaciones en la Optimización del Gasto Publicitario
• Conclusión y Direcciones Futuras
Resumen de Aprendizajes Clave
Tecnologías Emergentes y su Potencial Impacto
Discusiones Abiertas sobre Desafíos e Innovaciones
• Proyecto y Tareas
Proyecto Final: Desarrollar e Implementar una Estrategia de Optimización
Tareas Semanales: Ejercicios Prácticos y Discusiones Online
Reseñas por Pares y Sesiones de Retroalimentación

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Asignaturas

Ciencia de Datos