10周年のSPコンテンツ!
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Koichi Hamada @hamadakoichi
3/22(土) 第34回 データマイニング+WEB@東京を開催します。今回は『パーソナライズ・マーケティング祭り』。 今回も素敵な講師陣。みなさんぜひ。 内容詳細: http://t.co/CDaKgVBT3e #TokyoWebmining
Koichi Hamada @hamadakoichi
Talk 1.「Yahoo! Japanにおけるレコメンデーションでの機械学習活用事例」(講師: @rai_ty ) - #TokyoWebmining 34th - 詳細: http://t.co/CDaKgVBT3e
Koichi Hamada @hamadakoichi
Talk 2.「モバイルアプリのデータマーケティング超入門」(講師: @haegwankim ) - #TokyoWebmining 34th - 詳細: http://t.co/CDaKgVBT3e
Koichi Hamada @hamadakoichi
Talk 3.「はじめての Privacy Preserving Data Mining (PPDM) 入門」 (講師: @obnym ) - #TokyoWebmining 34th - 詳細: http://t.co/CDaKgVBT3e
Koichi Hamada @hamadakoichi
3/22(土) 『第34回 データマイニング+WEB@東京ーパーソナライズ・マーケティング 祭りー』、会場参加募集を開始しました。今回も素敵な講師陣。みなさんぜひご参加下さい。 http://t.co/atBy4Vsopm #TokyoWebmining
グリーンラベリスト @yanaoki
http://t.co/30h3DvRSvo で配信中です。ぜひ観にきてください!
Koichi Hamada @hamadakoichi
本日12時開始です。UST配信も行いますので、みなさんぜひ。『第34回 データマイニング+WEB@東京ーパーソナライズ・マーケティング 祭りー』詳細: http://t.co/atBy4Vsopm #TokyoWebmining
Koichi Hamada @hamadakoichi
本日のOpening Talk 資料です。 「データマイニング+WEB@東京- 創設の思い・目的・進行方針-」 http://t.co/w7GQFFyP1O #TokyoWebmining
グリーンラベリスト @yanaoki
少し遅れましたが、間もなく開始です。 ( #TokyoWebmining live at http://t.co/30h3DvRSvo)
秋山 泉 @iakiyama
https://t.co/oe7k1RCyUD 3か月無料。  #TokyoWebmining  LTV最大化のための実用的なインサイト 5Rocksはモバイルゲーム/アプリのための、強力な分析機能と運営ソリューションを提供します。 プロダクトの寿命と収益の最大化をサポート
秋山 泉 @iakiyama
株価のデータマイニングでは…確か 300万円を 6000万円にしちゃった人いましたね… #TokyoWebmining
秋山 泉 @iakiyama
データマイニングで株を分析して6年で300万円を6000万円に増やすのは…無理じゃないみたいですね。みなさもどうぞw → http://t.co/EfZgboESE7 #TokyoWebmining
秋山 泉 @iakiyama
#TokyoWebmining 株で損しても、自己責任ですからね。推奨は一切していませんです。 ちなみに SNSを利用して株価を予測するのは結構有名。一社しか提供出来ないてのは嘘だと思うけど、参考リンク → http://t.co/W48G3wnSzv
Koichi Hamada @hamadakoichi
本日の会場参加者ID・バックグラウンド一覧です #TokyoWebmining http://t.co/prMemO6zul
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Aki Ariga @chezou
ヤフーショッピングでの事例紹介たのしみだ #TokyoWebmining
和弥 @obnym
「第34回 データマイニング+WEB @東京 ( #TokyoWebmining 34th) - パーソナライズ・マーケティング 祭り -」にセキココしました! http://t.co/GFR5UrYYUT #sekicoco
Aki Ariga @chezou
"サービスKPI(クリック率、コンバージョン率、PV数...)と、オフラインKPI(ランキング学習、分類、回帰、クラスタリング→AUC,2乗誤差,適合率)を設計する" #TokyoWebmining
KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi
「サービスの KPI (CTR、コンバージョン率、PV 数など) と、オフラインの KPI (機械学習の精度を見る指標、AUC、二乗誤差、適合率など) を別々に設定する。ただしオフラインの KPI とサービスの KPI に比例関係があることが重要」 #TokyoWebmining
Aki Ariga @chezou
featureを設計すると同時にサービス自身の設計も必要なのだと思うのだけど、そこはどういうタイミングで行っているんだろう?主従関係とそれにまつわる進め方が知りたいなー #TokyoWebmining
しょゆ @showyou
A/Bテスト = サービスのユーザを2つに分けて、適用した場合(Aさん)と適用してない場合=これまでの場合(Bさん)に分けてどれだけよくなったか評価する手法です #tokyowebmining
Aki Ariga @chezou
トップページ右の枠でレコメンしてたのか。最近チェックした商品に関連する商品をレコメンドしていたとのこと #TokyoWebmining
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