Une plongée en profondeur sur la façon dont nous avons construit des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour estimer la propension des clients à acheter un produit à l'aide de Google Analytics data.
Jusqu'à présent, nous avons surtout parlé des prévisions concernant les produits courants qui sont sur les étagères depuis un certain temps. Mais qu'en est-il des produits qui ont été lancés très récemment ?
La période de fin d'année est de plus en plus stratégique et compétitive pour les marques qui vendent leurs produits sur Amazon. Le Black Friday et les fêtes de fin d'année sont des catalyseurs de ventes qui augmentent les opportunités d'achat pour les consommateurs finaux, mais qui galvanisent également la concurrence entre les marques : sur les prix, la qualité des produits et la visibilité grâce à la publicité sur Amazon et en dehors. Il est aujourd'hui essentiel de tirer parti de tous les outils et solutions offerts par Amazon. Cet article met en avant nos 10 règles d'or pour exploiter toute la puissance de l'écosystème publicitaire de l'entreprise américaine.
Pour l'observateur occasionnel, l'industrie automobile peut sembler en bonne santé, avec les véhicules électriques et hybrides qui apparaissent de plus en plus dans nos rues et les voitures sans conducteur qui deviennent une réalité, sans parler des gens qui préfèrent la sécurité de leur voiture aux transports publics à la suite de la pandémie de coronavirus. Mais cette vision superficielle cache une industrie en mutation, confrontée à des changements venant de plusieurs directions.
Un guide pour prendre conscience des risques auxquels vous êtes exposés et quelques conseils pour vous en prémunir.
De nos jours, la saturation publicitaire sur tous les canaux fait que le message que nous voulons transmettre est trop répétitif et n'inspire pas l'intérêt de l'utilisateur. Dans ce sens, l'option de générer un Storytelling cohérent pour l'utilisateur peut être une tâche compliquée. Si nous avons un brief où des actions vidéo et du storytelling sont proposés, je pense que la séquence publicitaire de YouTube pourrait être une option à valoriser. En utilisant ce type de stratégie, nous avons constaté une augmentation de la fréquence jusqu'à 2,4 fois et de la notoriété de la marque jusqu'à 4 fois grâce aux mesures de YouTube Brand lift.
Depuis plus d'un an et demi, les organisations ont entrepris un cycle continu d'innovation et d'adaptation pour faire face à l'évolution de l'environnement au fur et à mesure que la pandémie se poursuit. Ghadi Hobeika, PDG de Artefact aux États-Unis, donne un aperçu de sept enseignements tirés de la pandémie pour le long terme.
Cet article est la troisième partie d'une série dans laquelle nous passons en revue le processus de journalisation des modèles à l'aide de Mlflow, de les servir sur le moteur Kubernetes et enfin de les mettre à l'échelle en fonction des besoins de notre application. Bien que cet article puisse être utilisé indépendamment pour tester n'importe quelle réponse d'API, nous vous recommandons de lire nos deux articles précédents (partie 1 et partie 2) sur la façon de déployer une instance de suivi et de servir un modèle en tant qu'API avec Mlflow. Dans la suite de cet article, nous nous intéresserons à la question de la scalabilité et nous l'aborderons avec quelques expériences pour comprendre le comportement du cluster k8s et donner des recommandations sur la façon de gérer des charges élevées.
25 octobre 2021 Cet article est la deuxième partie d'une série dans laquelle nous parcourons le processus de journalisation des modèles à l'aide de Mlflow, de les servir en tant que point de terminaison d'API, et enfin de les mettre à l'échelle en fonction des besoins de notre application. Nous vous encourageons à lire notre article précédent dans lequel nous montrons comment déployer une instance de tracking sur k8s et vérifier les prérequis pratiques (secrets, variables d'environnement...) car nous continuerons à nous appuyer sur eux ici. Dans ce qui suit, nous montrons comment servir un modèle d'apprentissage automatique qui est déjà enregistré dans Mlflow et l'exposer en tant que point de terminaison d'API sur k8s.
