-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - 1300 подписчиков на ваш - VS - Создание предиктивных


1300 подписчиков на youtube канал
Для чего?
Посетители вашего канала охотней подпишутся на оживленную страницу с подписчиками и лайками.
Данная услуга идеально подходит для нераскрученных youtube каналов.
Как?
Услуга выполняется живыми людьми (офферами), не стоит ждать от этих людей заказов ваших услуг или продукции, либо активного интереса к вашему каналу в дальнейшем.
По данной услуге бывают отписки 10-15%, поэтому добавляю подписчиков с запасом.
Для работы необходимо, чтобы счетчик подписчиков был открыт.
Не беру в работу тематики
- Эротика 18+
- Эзотерика, магия
- Другие запрещенные тематики.
Гарантия
Предоставляю гарантию 30 дней со дня сдачи работы, если подписчиков списали восстанавливаю.
Гарантия только на аккаунты которые не накручивали до меня.

Создание предиктивных или классифицирующих моделей
Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).
Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.
Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:
1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)
2) отчет о валидности (точности предсказания) модели
3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных