気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
46 usersがブックマーク
1
1
広告クリエイティブと機械学習技術における現状と展望 / The Present and Future of Machine Learning for Ad Creatives
46 users
speakerdeck.com/shunk031
speakerdeck.com/shunk031
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
koreyonda
バナーのコピーはこうなっていくんだろうな。10年くらい前にグーグルでコピーライターしている人と話したが、ひたすら言葉の組み合わせをしてると言ってた（英語だったのでちゃんと理解できてないけど）。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
広告クリエイティブと機械学習技術における現状と展望 / The Present and Future of Machine Learning for Ad Creatives
この資料は2020年度人工知能学会第34回全国大会のオーガナイズドセッション「広告とAI」にて発表した際... この資料は2020年度人工知能学会第34回全国大会のオーガナイズドセッション「広告とAI」にて発表した際の資料です。 広告クリエイティブは主に画像やテキストなどから構成され、デジタル広告において購買対象となる顧客に対し、効果的に製品の情報を届ける重要な役割を担っている。こうしたクリエイティブは主に人手により、大量に作成および運用されている。しかし効果の高いクリエイティブを作るのは非常にコストがかかる。そのため、配信効果の高いクリエイティブの作成や運用のために、機械学習技術を用いた研究開発が世界中で盛んに行われている。特に広告クリエイティブを構成する素材の分析や、広告クリエイティブの配信効果を事前に予測するCTR予測・CVR予測、配信効果の高い広告クリエイティブの自動生成といったタスクが注目されている。本講演では、データマイニング分野で最難関国際会議であるKDD2019において発表した広告ク
ブックマークしたユーザー
すべてのユーザーの
詳細を表示します
詳細を表示します
speakerdeck.com/shunk031
speakerdeck.com/shunk031
speakerdeck.com/shunk031
speakerdeck.com/shunk031
news.denfaminicogamer.jp
yomuno.jp
anond.hatelabo.jp
game.watch.impress.co.jp
kosui.me
www.itmedia.co.jp
pc.watch.impress.co.jp
togetter.com
blog.jxck.io
k-tai.watch.impress.co.jp
www.itmedia.co.jp
www.gizmodo.jp
bukkenfan.jp
nursemedia.jp
b.hatena.ne.jp
2020/06/09 リンク