Twip battle - 800 комментариев - VS - Создание предиктивных

Данное количество комментариев можно разделить на 20 постов (исключительно с изображением, либо галереей).

Также в услуги входит подписка на комментарии для будущих публикаций!

Примеры комментариев:

Хвалебные: «Круто! », «Классное фото», «Супер! » и т. д.

Коммерческие: «Сколько стоит? », «Как купить? », «Есть доставка? » и т. д.

Эмодзи: думаю, и так понятно : )

Важно! - Комментарии могут дублироваться.

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

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