Применение машинного обучения для фильтрации фрода в RTB-рекламеМашинное обучение
Доклад отозван
Тезисы
В данном докладе я расскажу про:
- краткое введение в RTB-рекламу;
- виды фрода в RTB-рекламе;
- используемые предпосылки при выборе и построении алгоритма машинного обучения;
- алгоритмы машинного обучения для разделения интернет трафика на "хороший" и "плохой";
- выбор алгоритма: Expectation Maximization или нейронная сеть (word2vec);
- реализация на большом массиве данных и проблемы в пути.
Другие доклады секции Машинное обучение
Применение машинного обучения для генерации структурированных сниппетов в поисковых системах по трудоустройству
Никита Спирин
Datastars
Машинное обучение в электронной коммерции - практика использования и подводные камни
Александр Сербул
1С-Битрикс
Поиск признаков мошенничества в убытках по медицинскому страхованию
Василий Рязанов
СК "Альянс Жизнь"
Сегментация объектов на спутниковых снимках (Kaggle DSTL)
Артур Кузин
X5 Retail Group