9786208195571 - applied artificial intelligence and machine learning: predicting and optimizing click rates on web advertisements #implementation in python de sguiri, bilal; gmira, faiq; habiby, salwa (15 resultados)

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Taschenbuch. Condición: Neu. APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING | PREDICTING AND OPTIMIZING CLICK RATES ON WEB ADVERTISEMENTS #Implementation in Python | Bilal Sguiri (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | Our Knowledge Publishing | EAN 9786208195571 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publ…ishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The click-through rate on web ads measures the number of clicks they receive from all customers who view them from web browsers.This paper, with the aim of anticipating customer preferences, proposes an approach that uses AI and ML to d…esign and implement hyper-personalized experiences to automate the complex tasks related to predicting customer behaviors to better understand them and offer them intelligent web advertising.The proposed approach is based on granular customer segmentation, dynamic content adaptation, precise product recommendations and predictive analysis. To implement cognitive functions, data comes from Chatbots processed with data analysis, multivariate testing, attribution modeling and predictive optimization.A case study is discussed and the solution proposed and programmed with the Python language and its machine learning libraries: Pandas, NumPy, Matplotlib and Scikit-learn.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 108 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The click-through rate on web ads measures the number of clicks they receive from all customers who view them from web browsers.This paper, with the aim of anticipating customer preferences, proposes an approach that uses AI and ML to de…sign and implement hyper-personalized experiences to automate the complex tasks related to predicting customer behaviors to better understand them and offer them intelligent web advertising.The proposed approach is based on granular customer segmentation, dynamic content adaptation, precise product recommendations and predictive analysis. To implement cognitive functions, data comes from Chatbots processed with data analysis, multivariate testing, attribution modeling and predictive optimization.A case study is discussed and the solution proposed and programmed with the Python language and its machine learning libraries: Pandas, NumPy, Matplotlib and Scikit-learn.