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Erschienen in:
Potenziale für Künstliche Intelligenz und ihre Anwendung Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Anwendungspotenziale für kausale Inferenz im Online-Marketing

verfasst von : Thomas Barton

Erschienen in: Künstliche Intelligenz in der Anwendung

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Anwendung von kausalen Diagrammen gemeinsam mit der mathematischen Sprache der Wahrscheinlichkeitstheorie bietet die Gelegenheit, Fragestellungen der Art „Was wäre wenn?“ zu formulieren und unter gewissen Umständen auch mathematisch fundiert zu beantworten. Im Rahmen dieses Beitrages wird einerseits das zugrunde liegende Konzept erörtert und andererseits eine mögliche Anwendung im Marketing vorgestellt, welche die Wirksamkeit von Online-Werbung zum Gegenstand hat.

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Literatur
1.
Ford M (2018) Architects of intelligence: the truth about AI from the people building it. Packt Publishing Ltd., Birmingham
2.
Lämmel U, Cleve C (2020) Künstliche Intelligenz, 5. Aufl. Hanser, München
3.
Pearl J (2009) Causality: models, reasoning, and inference, 2. Aufl. Cambridge University Press, New York
4.
Pearl J, Mackenzie D (2018) The book of why: the new science of cause and effect. Basic Books, New York
5.
Pearl J (2019) The seven tools of causal reasoning with reflections on machine leaming. Commun ACM 62:54–60
6.
7.
8.
Metadaten
Titel
Anwendungspotenziale für kausale Inferenz im Online-Marketing
verfasst von
Thomas Barton
Copyright-Jahr
2021
Buch
Künstliche Intelligenz in der Anwendung

Print ISBN: 978-3-658-30935-0

Electronic ISBN: 978-3-658-30936-7

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-30936-7_6