Twip battle - Большой пакет. Пресеты. - VS - Создание предиктивных

Вы получите доступ к следующим каналам:

1. Коллекциея пресетов LightRoom от известных блогеров. Более 10 000 качественных и красочных пресетов. Имеется пошаговое обучение по использованию пресетов.

2. Более 100 коллекций шаблонов Вечных лент для постов в Инстаграм. Канал также содержит инструкции по использованию шаблонов. Формат png.

3. 6000 обложек Сторис. Описание вашего профиля в Инстаграм будет смотреться очень презентабельно, если вы оформите обложки для Сторис актуальное в одном стиле.

4. Большая коллекция профессиональных арт картинок. Более 2500.

Теперь вы сможете легко и быстро прокачать свой Инстаграм и создать красивую ленту, которая привлечет внимание ваших подписчиков.

Каналы регулярно обновляются. Все обновления вы получаете бесплатно.

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