Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «NoML Digest»
NoML Digest
864
143
175
91
1.7K
База знаний: noml.club
www.youtube.com/@NoML_community
dzen.ru/noml
Чат: @noml_community
По всем вопросам к @pvsnurnitsyn
www.youtube.com/@NoML_community
dzen.ru/noml
Чат: @noml_community
По всем вопросам к @pvsnurnitsyn
Подписчики
Всего
2 333
Сегодня
0
Просмотров на пост
Всего
731
ER
Общий
31.32%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 3 из 864 постов
Смотреть все посты
Пост от 12.10.2026 10:06
207
0
6
14 октября 2026 г., 12:00 МСК, онлайн
О некоторых задачах теории массового обслуживания и имитационного моделирования
Сергей Павлович Строев, к.э.н., доцент, зав. кафедрой прикладной математики, информатики и искусственного интеллекта ФМИТ ОГУ им. И.С. Тургенева
Яндекс Телемост->
Доклад посвящён исследованию систем массового обслуживания с использованием методов имитационного моделирования. Рассматриваются различные постановки задач оптимизации параметров таких систем на примере торгового и производственного предприятий, а также алгоритмы их решения. Отдельно затрагивается вопрос программного обеспечения для дискретно-событийного моделирования.
Литература по докладу:
Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. — СПб.: Питер, 2004. — 847 с.
Simulation Modeling and Analysis / Averill M. Law // McGraw-Hill, 2024, 688 p. (актуальная версия предыдущей книги).
О некоторых задачах теории массового обслуживания и имитационного моделирования
Сергей Павлович Строев, к.э.н., доцент, зав. кафедрой прикладной математики, информатики и искусственного интеллекта ФМИТ ОГУ им. И.С. Тургенева
Яндекс Телемост->
Доклад посвящён исследованию систем массового обслуживания с использованием методов имитационного моделирования. Рассматриваются различные постановки задач оптимизации параметров таких систем на примере торгового и производственного предприятий, а также алгоритмы их решения. Отдельно затрагивается вопрос программного обеспечения для дискретно-событийного моделирования.
Литература по докладу:
Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. — СПб.: Питер, 2004. — 847 с.
Simulation Modeling and Analysis / Averill M. Law // McGraw-Hill, 2024, 688 p. (актуальная версия предыдущей книги).
Пост от 04.10.2026 12:13
182
0
2
А.Д. Пудовиков (Институт ИИ МГУ), Методы автоматического выставления ставок в рекламных аукционах
YouTube->
Дзен->
RuTube->
Файл->
Презентация->
YouTube->
Дзен->
RuTube->
Файл->
Презентация->
Пост от 22.09.2026 14:08
93
0
2
30 сентября 2026 г., 12:00 МСК, онлайн
Методы автоматического выставления ставок в рекламных аукционах
Андрей Дмитриевич Пудовиков (Институт ИИ МГУ)
Яндекс Телемост->
В докладе рассмотрим, как автоматически выбирать ставки в рекламных аукционах, чтобы максимизировать число конверсий при ограничениях на бюджет и стоимость клика. Разберём математическую постановку задачи и основные подходы к её решению — от оптимизации и методов теории управления до обучения с подкреплением. Отдельно обсудим, как учитывать ошибки прогнозов вероятностей клика и конверсии и оценивать качество алгоритмов на практике.
Методы автоматического выставления ставок в рекламных аукционах
Андрей Дмитриевич Пудовиков (Институт ИИ МГУ)
Яндекс Телемост->
В докладе рассмотрим, как автоматически выбирать ставки в рекламных аукционах, чтобы максимизировать число конверсий при ограничениях на бюджет и стоимость клика. Разберём математическую постановку задачи и основные подходы к её решению — от оптимизации и методов теории управления до обучения с подкреплением. Отдельно обсудим, как учитывать ошибки прогнозов вероятностей клика и конверсии и оценивать качество алгоритмов на практике.