Una inmersión en profundidad sobre cómo construimos modelos de aprendizaje automático personalizados de última generación para estimar la propensión de los clientes a comprar un producto utilizando Google Analytics data.
Hasta ahora hemos hablado principalmente de la previsión de productos habituales que llevan bastante tiempo en el lineal. Pero, ¿qué ocurre con los productos que se han lanzado muy recientemente?
El periodo de fin de año es cada vez más estratégico y competitivo para las marcas que venden sus productos en Amazon. Tanto el Black Friday como la temporada de vacaciones son catalizadores de las ventas, aumentando las oportunidades de compra para los consumidores finales, pero también galvanizando la competencia entre las marcas: en precio, calidad del producto y visibilidad a través de la publicidad dentro y fuera de Amazon. Hoy en día es esencial aprovechar todas las herramientas y soluciones que ofrece Amazon. Este artículo destaca nuestras 10 reglas de oro para aprovechar toda la potencia del ecosistema publicitario de la empresa estadounidense.
Para el observador casual, la industria del motor podría parecer que goza de buena salud, con los vehículos eléctricos e híbridos apareciendo cada vez más en nuestras calles y los coches sin conductor convirtiéndose en una realidad, por no mencionar que la gente prefiere la seguridad de su coche al transporte público tras la pandemia de coronavirus. Pero esta visión superficial oculta una industria en pleno cambio, que se enfrenta a cambios procedentes de varias direcciones.
Una guía para ser consciente de los riesgos a los que se expone y algunos consejos para protegerse de ellos.
Hoy en día, la saturación publicitaria en todos los canales hace que el mensaje que queremos transmitir sea demasiado repetitivo y no despierte interés en el usuario. En este sentido, la opción de generar un Storytelling coherente para el usuario puede ser una tarea complicada. Si tenemos un brief donde se proponen acciones de vídeo y storytelling, creo que la secuencia de anuncios de YouTube puede ser una opción a valorar. Utilizando este tipo de estrategia, hemos visto incrementos de frecuencia de hasta 2,4x y de Brand Awareness de hasta 4x a través de mediciones de YouTube Brand lift.
Durante más de un año y medio, las organizaciones han emprendido un ciclo continuo de innovación y adaptación para hacer frente al entorno cambiante a medida que la pandemia sigue desarrollándose. Ghadi Hobeika, director general de Artefact en EE.UU., ofrece una visión general de siete enseñanzas de la pandemia para el largo plazo.
Este artículo es la tercera parte de una serie en la que recorremos el proceso de registrar modelos utilizando Mlflow, servirlos en el motor Kubernetes y finalmente escalarlos según las necesidades de nuestra aplicación. Aunque este artículo podría utilizarse de forma independiente para probar cualquier respuesta de API, recomendamos la lectura de nuestros dos artículos anteriores (parte1 y parte2) sobre cómo desplegar una instancia de seguimiento y servir un modelo como API con Mlflow. A continuación, nos interesaremos por la cuestión de la escalabilidad y la abordaremos con algunos experimentos para comprender el comportamiento del clúster k8s y dar recomendaciones sobre cómo manejar cargas elevadas.
25 de octubre de 2021 Este artículo es la segunda parte de una serie en la que recorremos el proceso de registro de modelos utilizando Mlflow, sirviéndolos como un punto final de la API y, finalmente, escalándolos según las necesidades de nuestra aplicación. Le animamos a que lea nuestro artículo anterior en el que mostramos cómo desplegar una instancia de seguimiento en k8s y compruebe los prerrequisitos prácticos (secretos, variables de entorno...) ya que aquí seguiremos basándonos en ellos. A continuación, mostramos cómo servir un modelo de aprendizaje automático que ya está registrado en Mlflow y exponerlo como un punto final de la API en k8s.
