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

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Sujets

Science des données