Twip battle - Авто просмотры Телеграм. - VS - Создание предиктивных

Авто просмотры Телеграмм. 100 000 просмотров Telegram продвижение.

Зачем нужны автопросмотры?

При добавлении новой публикации в Телеграм, на ваш пост через пару минут будут поступать просмотры в оговоренном количестве.

Скорость до 10 000 тысяч в час. Гарантия - бессрочная. Можно выбрать скорость от 10 до 180 сек.

Выбирается количество просмотров на пост и количество постов.

Трафик абсолютно безопасный.

Твип сдаётся через несколько дней после старта услуги, если количество постов за это время меньше заказанных, ничего страшного, услуга будет продолжаться пока не будут опубликованы все оговоренные посты.

I. Ссылка на открытый профиль. Профиль не должен быть защищён настройками приватности.

2. Указать сколько новых постов ожидается

3. Указать сколько просмотров на каждый пост

(распределить можно равномерно, без процентного увеличения)

4. Указать скорость добавления просмотров

5. Если нужно добавить на существующие записи - сообщайте об этом тоже.

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