Twip battle - 700 живых просмотров - VS - Создание предиктивных

700 живых просмотров на Ваше видео в YouTube по ключевым запросам.

За 1 твип Вы получите 700 просмотров в YouTube по ключевым запросам.

Все аккаунты это живые люди. Никаких ботов. Подписчики из России и стран СНГ. Переход на ваши видео осуществляются через поисковые системы по ключевым запросам, что в разы повышает вероятность попадания в топ по данным поисковым запросам запросам.

Наши подписчики обожают смотреть)

Заказать просмотры можно для любых видео. Заказ выполняется с предельной осторожностью, так, чтобы не вызвать наложения фильтров видео хостинга и уберечь Ваши страницы от санкций.

Просмотры будут проставлены не сразу, а в течение нескольких дней. Вы можете разделить данное количество просмотров на 4 видео.

Если Вам нравится это предложение, заказывайте данный твип прямо сейчас и получите приятный бонус!

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