Три разные вещи: 16 января 2019 г.
Увеличьте доход от рекламы без поведенческого таргетинга, Больше данных не значит лучше, Как использовать машинное обучение для обнаружения пешеходов
![](https://i2.wp.com/miro.medium.com/1*0TFtfLE1tq4yamn8MYSpDQ.gif)
- После GDPR The New York Times прекратила обмен рекламой в Европе — и продолжала увеличивать доход от рекламы
Контекстный или географический таргетинг может работать лучше, чем (более дорогие) варианты поведенческого таргетинга. - Больше данных не значит лучше, а машинное обучение — это утомительно…. Just Ask Amazon
Незначительные улучшения в точности могут быть компенсированы недостатком масштаба при моделировании большего количества продуктов, и вместо этого усилия должны быть сосредоточены на изучении отдельных продуктов в долгосрочной перспективе. IOW, важно, какие данные вы добавляете больше, и какие наблюдения могут быть важнее, чем новые источники. - Проект показывает, как использовать машинное обучение для обнаружения пешеходов
Статья со ссылкой на забавный, но впечатляющий небольшой проект для тех из вас, кто хочет узнать больше о том, как работает машинное обучение.