Twip battle - Арт рисунок для одежды и - VS - Создание предиктивных

Используйте эти фотографии для печати на футболке, блокноте, блокноте, книге, подушке, чехле для телефона, в закладках для книг, открыток, джинсов, джинсовых курток и другой одежды, для ручной работы, для творчества, для обоев на телефоне и т. Д.

ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ

Никакой физический продукт не будет отправлен, и рамка не включена.

ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

количество скачиваемых файлов 3 штуки в разных форматах

Разрешение: 300 точек на дюйм

Формат файла: JPEG

количество файлов: 5

Размер в пикселях: 2777 х 2083; 2777x3697; 2777x2777

размер:  4 МБ; 3,1 МБ; 4 мб

P L E A S E - N O T E *** Данный отпечаток предназначен только для личного использования. Распространение цифрового файла или распечаток, сделанных с ним, не допускается. Если у вас есть какие-либо вопросы о товаре, пожалуйста, напишите мне.

Цвета могут отличаться от тех, которые отображаются на экране, в зависимости от типа принтера, используемых чернил и бумаги или холста.

Спасибо за посещение!

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