Regresión logística | Aprendizaje automático


Utilizamos algoritmos basados en la regresión logística. En pocas palabras, un algoritmo LR utiliza el aprendizaje pasado y presente para optimizar y alcanzar objetivos (de rendimiento). La tecnología es una forma de aprendizaje automático, pero en un entorno vigilado.

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REGRESIÓN LOGÍSTICA

La inteligencia artificial ayuda a su campaña de publicidad móvil

Utilizamos, mejoramos y trabajamos con algoritmos basados en los principios de la regresión logística. Esta técnica está aceptada y se considera la estructura de código más potente para los algoritmos de publicidad programática. Esta técnica se considera una forma de aprendizaje automático (o inteligencia artificial). 

 
Regresión logística

Regresión logística

¿Cómo funciona? 

Un algoritmo -que trabaja para mejorar una campaña de publicidad programática (móvil)- basado en la regresión logística, utiliza el aprendizaje de la campaña en el pasado para mejorar su eficacia. Aprende mientras la campaña está en directo y la optimiza de forma autónoma. Ubicación, dispositivo, editor, hora, sistema operativo, datos demográficos, tamaño del anuncio: éstas son sólo algunas de las variables sobre las que se puede optimizar de forma autónoma. Curiosamente, y muy a menudo, configuraciones de segmentación inesperadas determinan una conversión real. De ahí la necesidad de algoritmos de aprendizaje automático y regresión logística. Dado que hay tantas variables sobre las que optimizar, los algoritmos basados en la regresión logística son necesarios para una optimización adecuada.

 
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Especialmente cuando se trata de publicidad programática para móviles. En nuestra opinión, los algoritmos basados en los principios de la regresión logística son los más adecuados para la publicidad gráfica programática en la actualidad. 

Véase un artículo sobre regresión logística -de un miembro del equipo Targetoo- en The Drum.

Vea un resumen en profundidad y el enfoque de la Regresión Logística.

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