Grid Dynamics und Yieldmo implementieren eine ML-Plattform der nächsten Generation, um die Markteinführung neuer ML-Modelle zu beschleunigen und die Leistung für Werbetreibende zu verbessern

Wichtigste Punkte:

 

-          Grid Dynamics und sein Kunde Yieldmo haben gemeinsam eine fortschrittliche ML-Plattform mit einem umfassenden Toolset entwickelt, das dazu beiträgt, Werbetechnologieprozesse zu rationalisieren und die Gesamteffektivität von Werbekampagnen zu verbessern.

-          Durch den Einsatz der neuen ML-Plattform optimiert Yieldmo die Kampagnenauslieferung und -leistung für seine Werbetreibenden und profitiert dabei von der hohen Skalierbarkeit der Plattform, der schnellen Markteinführung neuer Funktionen und dem geringen Wartungsaufwand.

 

SAN RAMON, KALIFORNIEN / ACCESSWIRE / 15. Februar 2024 - Grid Dynamics Holdings, Inc. (NASDAQ:GDYN) (Grid Dynamics), ein führendes Unternehmen für Services und Lösungen im Bereich digitale Transformation, gab heute mit Stolz bekannt, dass sein Kunde Yieldmo, eine führende Werbetechnologieplattform, eine innovative ML-Plattform implementiert hat, die Nutzer, Herausgeber und Werbetreibende hocheffizient zusammenbringt, um Kampagnenauslieferung und -leistung zu optimieren. Yieldmo ist ein intelligenter, programmatischer Anzeigenmarkt, der mit riesigen Datenmengen arbeitet und täglich Milliarden von Anzeigenschaltungen verarbeitet. Yieldmo und Grid Dynamics haben gemeinsam an der Entwicklung dieser neuen ML-Plattform gearbeitet, die mit Vorteilen wie hoher Skalierbarkeit, kurzer Markteinführungszeiten für neue Funktionen und geringen Wartungsanforderungen aufwartet.

 

 

Diese Lösung kuratiert das Anzeigeninventar für die verschiedenen Zielgruppen, Kampagnen und Werbetreibenden von Yieldmo in Echtzeit und bewertet, wie wahrscheinlich es ist, dass eine bestimmte Anzeigenanfrage zu einem gewünschten Ereignis führt, wie z. B. einem Klick oder einem vollständigen Videoabruf. Derartige Fähigkeiten erfordern komplexe Modelle des maschinellen Lernens (ML) und fortschrittliches Software-Engineering zur Entwicklung und Ausführung von ML-Modellen. Außerdem bedarf es einer robusten, skalierbaren und bewährten ML-Plattform, die die Betriebskosten drastisch reduziert und die Durchführung von Geschäftsexperimenten vereinfacht. In diesem Blogbeitrag können Sie mehr über diese skalierbare, konfigurationsgesteuerte ML-Plattform erfahren.