機械学習によるインターネット広告最適化 現代の配信アルゴリズムから広告制作の未来まで（講談社） [電子書籍]

機械学習によるインターネット広告最適化 現代の配信アルゴリズムから広告制作の未来まで（講談社） の 商品概要

• 年間２兆円規模の市場を生むインターネット広告。
  高速で最適な広告を配信する技術の理論的背景を、業界トップのサイバーエージェントの著者陣が解説。
  機械学習を用いて広告配信を最適化する技術と、コンテンツを機械学習により自動生成する技術とを俯瞰する。
  
  【目次】
  第1章　インターネット広告業界と関連する機械学習技術
  　1.1　インターネット広告業界における機械学習の環境適性
  　1.2　機械学習の適用領域
  　1.3　インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制
  
  第2章　広告配信のためのアルゴリズム
  　2.1　CTR/CVR 予測
  　2.2　予測のサービスでの活用
  　2.3　クリエイティブ選択
  
  第3章　広告効果の効果測定のための手法
  　3.1　施策の効果の定義
  　3.2　ランダム化比較実験
  　3.3　観察研究に基づくアプローチ
  
  第4章　広告配信とプライバシー
  　4.1　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化
  　4.2　プライバシー保護とアトリビューションの仕組み
  　4.3　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム
  　4.4　データ保護のための秘匿マルチパーティ計算
  　4.5　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化
  　4.6　ブラウザが取り組んでいる取り組み
  　4.7　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム
  　4.8　集約した単位から予測モデルの構築
  
  第5章　広告運用のための自然言語処理
  　5.1　広告テキスト生成のための自然言語処理
  　5.2　広告テキスト生成における評価
  
  第6章　グラフィックデザインのための機械学習
  　6.1　広告効果の事前予測
  　6.2　レイアウトの生成
  　6.3　タイポグラフィの認識と生成
  
  第7章　広告配信の未来
  ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
  

• 目次

  第1章　インターネット広告業界と関連する機械学習技術
  　1.1　インターネット広告業界における機械学習の環境適性
  　1.2　機械学習の適用領域
  　1.3　インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制
  
  第2章　広告配信のためのアルゴリズム
  　2.1　CTR/CVR 予測
  　2.2　予測のサービスでの活用
  　2.3　クリエイティブ選択
  
  第3章　広告効果の効果測定のための手法
  　3.1　施策の効果の定義
  　3.2　ランダム化比較実験
  　3.3　観察研究に基づくアプローチ
  
  第4章　広告配信とプライバシー
  　4.1　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化
  　4.2　プライバシー保護とアトリビューションの仕組み
  　4.3　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム
  　4.4　データ保護のための秘匿マルチパーティ計算
  　4.5　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化
  　4.6　ブラウザが取り組んでいる取り組み
  　4.7　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム
  　4.8　集約した単位から予測モデルの構築
  
  第5章　広告運用のための自然言語処理
  　5.1　広告テキスト生成のための自然言語処理
  　5.2　広告テキスト生成における評価
  
  第6章　グラフィックデザインのための機械学習
  　6.1　広告効果の事前予測
  　6.2　レイアウトの生成
  　6.3　タイポグラフィの認識と生成
  
  第7章　広告配信の未来
  

機械学習によるインターネット広告最適化 現代の配信アルゴリズムから広告制作の未来まで（講談社） の商品スペック