RTB House начал использовать алгоритмы глубинного обучения в рекламных кампаниях
06.02.18RTB House начал использовать алгоритмы глубинного обучения в рекламных кампаниях. С его внедрением появились следующие возможности:
Алгоритмы глубинного обучения позволяют обрабатывать большие объемы данных и качественно рассчитывать пользовательский потенциал на основе большого количества важных факторов. Благодаря повысилась точность оценки ценности пользователя.
Алгоритмы глубинного обучения и компьютерное зрение позволяют RTB
House рассчитать наиболее удачный контент для отображения рекомендательной рекламы, основываясь на информации широкого спектра: предыдущих успешных объявлениях, динамике поведения пользователей.
В конце-концов, алгоритм позволяет определить, какие баннеры будут наиболее эффективными в этом размещении, и гарантировать их показ пользователям. Такой точный прогноз CTR даст наилучший показатель ROI (рентабельности) для пользователей.
Не пропустите интересное!
Підписывайтесь на наши каналы и читайте анонсы хай-тек новостей, тестов и обзоров в удобном формате!
Обзор смартфона Oppo A6 Pro: амбициозный
0 
Новый смартфон Oppo A6 Pro — телефон среднего уровня с функциональностью смартфонов премиум-класса. Производитель наделил его множеством характеристик, присущих более дорогим телефонам. Но не обошлось и без компромиссов. Как именно сбалансирован Oppo A6 Pro – расскажем в обзоре.
Смарт-часы Garmin: полный гид по выбору модели
0 
Garmin давно вышел за рамки простой GPS-навигации. Сегодня это ультимативные вычислительные центры на запястье, конкурирующие как с классической «умной» носимой электроникой, так и со специализированными профессиональными приборами. Как выбрать смарт часы Гармин — расскажем далее
В Китае появился рынок аренды внешности для ИИ-сериалов
Китайские сервисы ActID и New Claw позволяют пользователям лицензировать свою внешность для ИИ-роликов и микродрам.
Дефицит памяти не страшен: Sony обеспечила производство PlayStation 5 на ближайший год
Sony подтвердила, что обеспечила производство PlayStation 5 запасами памяти до апреля 2027 года.