por Hassan Namarvar, Cientista de Dados Principal

Realizamos uma reunião de ciência de dados (como uma série de Encontros de mineração de dados SF) na ShareThis Headquarter at Palo Alto on Dec 9th, 2014. Apresentei o nosso trabalho de equipa sobre a optimização da publicidade online. Na publicidade display online, o objetivo final é fornecer um anúncio melhor e mais relevante para um usuário online, de modo a influenciá-lo a tomar uma ação como a compra de um produto ou a inscrição em um serviço. Isto requer a estimativa da probabilidade de conversão para um determinado usuário, conteúdo, anunciante, localização, dispositivo e assim por diante. A estimativa de conversão é uma tarefa extremamente desafiadora, uma vez que os eventos de conversão são eventos raros e a dimensão dos dados é enorme. Nesta palestra, eu apresentei como, no ShareThis, nós abordamos o problema de estimativa de conversão. Mais especificamente, descrevi como construímos modelos de CPA alavancando o ShareThis social media and Ad exchange dataets e aplicando os algoritmos de aprendizagem de máquinas de última geração como GLM, GBM e Random Forest fornecidos pelo plataforma H2O. Apresentei alguns resultados de campanhas publicitárias ao vivo na produção para mostrar a eficácia da nossa abordagem. Para mais detalhes, você pode assistir o seguinte vídeo e deck de ontem falando