ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗМЕЩЕНИЯ РЕКЛАМЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И БИБЛИОТЕК PYTHON (НА ПРИМЕРЕ АГЕНТСТВА НЕДВИЖИМОСТИ «ПРОМЕГАПОЛИС»)

ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. РЕКЛАМА В СИСТЕМЕ МАРКЕТИНГА 9
1.1 Роль рекламы в экономике 9
1.2 Модели рекламы и маркетинга 11
1.3 Анализ проблематики размещения рекламы в агентстве недвижимости 13
1.4 Описание процесса размещения рекламы 14
ГЛАВА 2. ОСНОВЫ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ, МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И БИБЛИОТЕК PYTHON 18
2.1 Основные понятия линейного программирования 18
2.2 Машинное обучение: основные понятия и методы обучения 21
2.3 Линейная регрессия 23
2.4 Библиотека Scikit-learn 24
2.5 Библиотека SciPy 25
ГЛАВА 3. ПРИМЕР ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ РЕКЛАМЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И БИБЛИОТЕК PYTHON 28
3.1 Агентство недвижимости «Промегаполис» 28
3.2 Описание данных 30
3.2 Определение коэффициентов модели 34
3.4 Оптимизация модели с использованием библиотеки SciPy 35
3.6 Интерпретация результатов: 37
3.7 Применение результатов на реальном примере 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 44

Весь текст будет доступен после покупки

В современном мире, где конкуренция в бизнесе достигает огромных масштабов, эффективное использование данных, а также умение принимать на их основе обоснованные управленческие решения, является ключевым критерием успеха. Одним из наиболее актуальных инструментариев в этом контексте является технология машинного обучения, которая позволяет автоматизировать и оптимизировать процессы принятия решений.
Современные технологии и усложнение задач требуют новых подходов к решению классических проблем. Поэтому машинное обучение, как одно из самых ведущих направлений развития современной вычислительной науки и искусственного интеллекта, предоставляет значительные возможности для усовершенствования методов решения задач линейного программирования. Интеграция машинного обучения в область линейного программирования может не только сократить временные затраты на обработку задач, но и повысит точность результатов, обеспечив новые способы интерпретации и использования данных в реальном времени.
Привлечение подходов машинного обучения к задачам линейного программирования приводит к формированию новых алгоритмов, которые могут быть использованы для автоматического распознавания и адаптации к условиям эксплуатационной среды, что особенно важно в условиях неопределенности и стремительно меняющихся рыночных ситуаций. Примеры использования таких алгоритмов могут быть найдены в разных секторах, начиная от финансов и заканчивая промышленным производством, где уже доказана их способность к значительному повышению эффективности операций.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. РЕКЛАМА В СИСТЕМЕ МАРКЕТИНГА

1.1 Роль рекламы в экономике

В современном мире реклама стала ключевым элементом торговли. Без этого компонента стремление к увеличению прибыли и привлечению новых клиентов теряет свой смысл. В условиях насыщенного рынка важность рекламы возрастает многократно, так как она помогает предприятиям донести информацию о своих продуктах и услугах до целевой аудитории, создавая осведомленность и стимулируя спрос. В контексте агентства недвижимости «Промегаполис», роль рекламы особенно значима, так как конкуренция в сфере недвижимости требует тщательного планирования и эффективного использования рекламных стратегий. Поэтому важно, чтобы каждая компания серьезно относилась к этому аспекту своей маркетинговой стратегии.
С момента появления рыночных отношений реклама играет ключевую роль в продвижении товаров и услуг. Его эволюция от простых объявлений до сложных маркетинговых кампаний отражает эволюцию экономики и технологии. В начале 20-го века появились первые средства массовой информации, что значительно расширило освещение рекламы. Сегодня с развитием цифровых и интернет-технологий реклама приобрела новые формы и стала более целенаправленной и интерактивной.
Реклама стимулирует экономический рост, выполняя несколько важнейших функций:
1) Развитие количества торговли. В современных условиях люди используют всевозможные информационные каналы для рекламы. Специально обученная организация выделяет наиболее эффективные способы предоставления нужной информации для потенциальных покупателей, определяет время и сроки реализации рекламной кампании, формирует уникальное торговое предложение и изучает всевозможные конкурентоспособные организации. Проведя полноценное исследование, работники выпускают рекламу и помогают привлечь новых покупателей, тем самым повышая рост объёма продаж.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Агарков Ю.Ю. МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ НЕЙРОМОРФНЫХ СИСТЕМ // Инновации и инвестиции. 2023. №6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-mashinnogo-obucheniya-dlya-optimizatsii-proektirovaniya-neyromorfnyh-sistem (дата обращения: 05.01.2024).
2. Агеенко Б. М., Коляда В. В. СЕКЦИЯ «АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ» //И74 Информационное общество: современное состояние и перспективы развития: сборник материалов XV международного форума.–Краснодар: КубГАУ, 2023.–443 с. ISBN 978-5-907757-83-7. – 2023. – С. 68.
3. Акбулатова А. М., Кадырова Х. Ф. Значение и роль рекламы в современной экономике //Современные технологии в мировом научном пространстве. – 2017. – С. 102-104.
4. Алпатов А. В. студент, Волжский политехнический институт (филиал) ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», г. Волжский //Редакционный совет. – 2022. – С. 1257.
5. Анафиев А. С., Карюк А. С. ОБЗОР ПОДХОДОВ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ГИПЕРПАРАМЕТРОВ ДЛЯ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // ТВИМ. 2022. №2 (55). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-podhodov-k-resheniyu-zadachi-optimizatsii-giperparametrov-dlya-algoritmov-mashinnogo-obucheniya (дата обращения: 05.01.2024).
6. Антипов К. Основы рекламы. – Litres, 2022.
7. Арсеньев И. В., Роднянский М. О., Сутягин Н. Р. ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ БИБЛИОТЕКИ ТЕХНОЛОГИИ REACT //Актуальные вопросы современной науки и образования. – 2022. – С. 53.
8. Бейко И. В., Бублик Б. Н., Зинько П. Н. Методы и алгоритмы решения задач оптимизации. – 1983.

Весь текст будет доступен после покупки