Публикации по теме 'a-b-testing'
Оптимизация маркетинговых стратегий с помощью A/B-тестирования с машинным обучением (часть 1)
Представьте, что вы работаете в компании и хотели бы увеличить продажи своей продукции в определенном регионе мира. Для этой цели вы наняли отдел продаж — группу продавцов — для работы с клиентами по всему региону, например, путем личных посещений или телефонных звонков с конкретным содержанием о продукте (например, для фармацевтического препарата это могут быть преимущества его использования для своих пациентов по сравнению с продуктами конкурентов).
Но что теперь? В регионе могут быть..
Проверка гипотез A/B с использованием машинного обучения
GitHub — natyrix/A-B-Hypothesis-Testing: A/B-тестирование для умной рекламной компании Рекламная компания запускает онлайн-рекламу для клиента с целью продвижения бренда осведомленность. … github.com
Что такое A/B-тестирование
A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, относится к рандомизированному процессу экспериментирования, при котором две или более версии переменной (веб-страница, реклама и т. д.) одновременно..
A/B-тестирование с Random Forest
Общий непараметрический A/B-тест на основе случайного леса с использованием R-пакета hypoRF
Авторы: Лорис Мишель , Джеффри Нэф
Важность A/B-тестирования для принятия бизнес-решений — не новая тема. Мы можем указать читателю на эту историю , чтобы получить хорошее представление об основных шагах и проблемах, лежащих в основе A/B-тестирования.
Однако, когда дело доходит до выбора тестовой статистики, это иногда оказывается сложной задачей из-за отсутствия точной метрики для..
От A/B-тестирования до персонализации игроков в реальном времени
Ответ на вопрос «А или Б лучше для моих игроков?» часто «это зависит от игроков, одним нравится А, другим нравится Б!». До сих пор разработчикам игр приходилось использовать инструменты A/B-тестирования, чтобы выбрать «лучший выбор» для всей аудитории.
Но сегодня новые технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, дают разработчикам игр возможность предлагать в режиме реального времени А тем игрокам, которые предпочитают А, и Б игрокам, которые предпочитают Б,..
Почему «A/B» тестирование может быть или не быть правильной терминологией для тестирования и дизайна веб-сайтов?
Почему искусственный интеллект и машинное обучение вытесняют тестирование Bandit (MAB) на мейнфрейм, следующий уровень A/B-тестирования.
Включая советы экспертов от Peep Laja (основатель CXL)
Элисон Гилберт
На этой неделе я поставил перед собой задачу пройти курс основателя платформы курсов CXL Пипа Лайи по актуальной теме A/B-тестирования. К счастью, это короткая глава, поэтому мы с командой CXL провели еще один счастливый уик-энд вместе.
Как и в большинстве случаев, я испытываю..
Решение проблем с многорукими бандитами: сравнение эпсилон-жадности и выборки Томпсона
Многорукий бандит (MAB) - классическая проблема в науке о принятии решений. По сути, это один из вариантов оптимального распределения ресурсов в условиях неопределенности. Название происходит от старых игровых автоматов, которые управлялись вытягиванием руки - их называют бандитами, потому что они грабят тех, кто в них играет. Теперь представьте, что имеется несколько машин, и мы подозреваем, что коэффициент выплаты - соотношение выплат к получению - варьируется в зависимости от..
Объяснимость имеет значение - вот доказательство
Предотвращение отвращения к алгоритмам за счет объяснимости
Представьте, что вы подаете заявление в аспирантуру, и приемная комиссия в университете вашей мечты решает, что решения о приеме в этом году будут приниматься алгоритмами машинного обучения (ML), а не рецензентами. Вы бы чувствовали себя комфортно, если бы алгоритмы машинного обучения оценивали вас и принимали решения? Некоторые из нас, вероятно, этого не захотят. Но почему?
Исследования показывают, что алгоритмы,..