Twip battle - 20000 Автолайков - VS - Создание предиктивных

В данном твипе я предлагаю подписку на лайки в виде 20000 штук на Ваши будущие публикации.

✓ Можно разделить их вплоть до 66 будущих публикаций (не меньше 300 лайков на одну)!

✓ Все аккаунты пользователей являются офферными, поэтому Вашему аккаунту не грозят никакие санкции со стороны Instagram.

✓ Средняя скорость добавления лайков при публикации = 300 лайков в минуту.

Важно!

Автолайки ставятся только на посты с изображением, либо галереей изображений.

Также при заказе от 3-х твипов за раз Вы получите +10% бонус на каждый твип!

Процент отписок не превышает 15%.

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