Techniques avancées pour l'optimisation des dépenses de publicité en ligne

Aperçu

Explorez des techniques avancées pour optimiser les dépenses publicitaires en ligne en utilisant l'apprentissage par renforcement, les statistiques bayésiennes et l'échantillonnage de Thompson afin d'améliorer l'allocation budgétaire et de maximiser les rendements.

Programme

- Introduction à l'Optimisation des Dépenses en Publicité en Ligne -- Aperçu de l'Écosystème de la Publicité en Ligne -- Indicateurs Clés et KPI dans les Dépenses Publicitaires -- Défis de l'Allocation Budgétaire et de l'Optimisation - Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement (RL) pour les Dépenses Publicitaires -- Introduction aux Concepts d'Apprentissage par Renforcement -- Processus de Décision de Markov (MDP) -- Politique, Fonctions de Valeur, et l'Équation de Bellman - Techniques Avancées d'Apprentissage par Renforcement -- Q-Learning et Réseaux de Q Apprentissage Profond (DQN) -- Méthodes de Gradient de Politique -- Application du RL dans l'Optimisation des Dépenses Publicitaires - Statistiques Bayésiennes pour l'Allocation Budgétaire -- Fondamentaux de l'Inférence Bayésienne -- Théorie de la Décision Bayésienne -- Modélisation de l'Incertitude dans les Dépenses Publicitaires - Échantillonnage de Thompson pour les Annonces en Ligne -- Introduction à l'Échantillonnage de Thompson -- Problème du Bandit Manchot et Solutions -- Mise en Œuvre de l'Échantillonnage de Thompson dans l'Allocation Budgétaire - Intégration de l'Apprentissage par Renforcement avec des Méthodes Bayésiennes -- Intégration Théorique des Approches RL et Bayésiennes -- Études de Cas : Applications Réussies dans l'Industrie -- Défis et Opportunités dans les Modèles Hybrides - Mise en Œuvre Pratique et Outils -- Aperçu des Bibliothèques et Outils de Machine Learning -- Mise en Œuvre des Algorithmes en Python -- Test et Validation des Modèles dans les Réseaux Publicitaires en Temps Réel - Études de Cas et Applications -- Analyse des Scénarios Réels d'Optimisation des Dépenses Publicitaires -- Leçons Tirées des Implémentations Industrielles -- Tendances Futures et Innovations dans l'Optimisation des Dépenses Publicitaires - Conclusion et Directions Futures -- Résumé des Principaux Enseignements -- Technologies Émergentes et Leur Impact Potentiel -- Discussions Ouvertes sur les Défis et les Innovations - Projet et Travaux -- Projet de Fin d'Études : Développer et Mettre en Œuvre une Stratégie d'Optimisation -- Travaux Hebdomadaires : Exercices Pratiques et Discussions en Ligne -- Sessions de Révision par les Pairs et Retours d'Expérience

Enseigné par

Étiquettes