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Amazon Ads - Regras de ouro para preparar o quarto trimestre

O período de fim de ano é cada vez mais estratégico e competitivo para as marcas que vendem seus produtos na Amazon. Tanto a Black Friday quanto as festas de fim de ano são catalisadores de vendas, aumentando as oportunidades de compra para os consumidores finais, mas também estimulando a concorrência entre as marcas: em termos de preço, qualidade do produto e visibilidade por meio de publicidade dentro e fora da Amazon. Hoje em dia, é essencial tirar proveito de todas as ferramentas e soluções oferecidas pela Amazon. Este artigo destaca nossas 10 regras de ouro para aproveitar todo o poder do ecossistema de publicidade da empresa americana.

O caminho a seguir: O marketing data-driven é fundamental para o setor automobilístico em evolução

Para o observador casual, o setor automobilístico pode parecer estar bem de saúde, com veículos elétricos e híbridos aparecendo cada vez mais em nossas ruas e carros sem motorista se tornando uma realidade, sem mencionar que as pessoas preferem a segurança de seus carros ao transporte público após a pandemia do coronavírus. Mas essa visão superficial esconde um setor em fluxo, enfrentando mudanças de várias direções.

Como proteger sua cadeia de suprimentos de software Python

Um guia para estar ciente dos riscos aos quais o senhor está exposto e algumas dicas para se proteger contra eles.

Sequência de anúncios: como gerar histórias no YouTube

Atualmente, a saturação da publicidade em todos os canais faz com que a mensagem que queremos transmitir seja muito repetitiva e não desperte o interesse do usuário. Nesse sentido, a opção de gerar um Storytelling coerente para o usuário pode ser uma tarefa complicada. Se tivermos um briefing em que são propostas ações de vídeo e narração de histórias, acho que a sequência de anúncios do YouTube pode ser uma opção a ser valorizada. Usando esse tipo de estratégia, observamos aumentos na frequência de até 2,4 vezes e no reconhecimento da marca de até 4 vezes por meio de medições de elevação da marca no YouTube.

7 lições de negócios orientadas pela pandemia aprendidas para o longo prazo

Por mais de um ano e meio, as organizações empreenderam um ciclo contínuo de inovação e adaptação para atender às mudanças no ambiente à medida que a pandemia continua a se desenrolar. Ghadi Hobeika, CEO da Artefact nos EUA, fornece uma visão geral de sete aprendizados da pandemia para o longo prazo.

Servindo modelos de ML em escala usando o Mlflow no Kubernetes - Parte 3

Este artigo é a terceira parte de uma série na qual percorremos o processo de registro de modelos usando o Mlflow, servindo-os no mecanismo Kubernetes e, por fim, dimensionando-os de acordo com as necessidades do nosso aplicativo. Embora este artigo possa ser usado de forma independente para testar qualquer resposta de API, recomendamos a leitura de nossos dois artigos anteriores (parte 1 e parte 2) sobre como implantar uma instância de rastreamento e servir um modelo como uma API com o Mlflow. A seguir, estaremos interessados na questão do dimensionamento e a abordaremos com alguns experimentos para entender o comportamento do cluster do k8s e dar recomendações sobre como lidar com altas cargas.

Servindo modelos de ML em escala usando o Mlflow no Kubernetes - Parte 2

25 de outubro de 2021 Este artigo é a segunda parte de uma série na qual percorremos o processo de registro de modelos usando o Mlflow, servindo-os como um endpoint de API e, finalmente, dimensionando-os de acordo com as necessidades do nosso aplicativo. Recomendamos que os senhores leiam nosso artigo anterior, no qual mostramos como implantar uma instância de rastreamento no k8s e verificar os pré-requisitos práticos (segredos, variáveis de ambiente...), pois continuaremos a nos basear neles aqui. A seguir, mostraremos como servir um modelo de aprendizado de máquina que já está registrado no Mlflow e expô-lo como um endpoint de API no k8s.

Servindo modelos de ML em escala usando o Mlflow no Kubernetes - Parte 1

22 de outubro de 2021 O MLflow é uma ferramenta comumente usada para rastreamento de experimentos de aprendizado de máquina, controle de versão de modelos e veiculação. Em nosso primeiro artigo da série “Servindo modelos de ML em escala”, explicamos como implantar a instância de rastreamento no Kubernetes e usá-la para registrar experimentos e armazenar modelos.

Previsão visual de séries temporais com o Streamlit Prophet

22 de setembro de 2021 O senhor precisa de uma linha de base para seu mais recente projeto de previsão de séries temporais? O senhor deseja explicar o processo de tomada de decisão de um modelo preditivo para uma empresa audience? O senhor gostaria de saber se os preços dos carros são sazonais antes de comprar um novo? Talvez tenhamos algo para o senhor! Este artigo apresenta o Streamlit Prophet, um aplicativo da Web que ajuda os cientistas data a treinar, avaliar e otimizar modelos de previsão de forma visual. As previsões são feitas com o Prophet, um modelo rápido e facilmente interpretável.