Twip battle - Доработаю сайт на Drupal - VS - Создание предиктивных

В рамках 1 твипа: Внесение правок на готовом, рабочем сайте (не более 1 задачи).

Список возможных работ:

1. Установка кода 1 счётчика посещаемости сайта.
2. Добавление 1 нового раздела-категории-словаря (до 30 терминов-слов), по предоставленным материалам.
3. Создание/изменение 1 меню 1 сайта по предоставленному списку названий-ссылок (до 30 ссылок).
4. Установка на 1 страницу 1 карты Yandex.
5. Настройка карты sitemap. xml для поисковых роботов на 1 сайте.
6. Создание 1 текстового блока по материалам покупателя (до 500 знаков) и размещение в нужном регионе темы сайта.
7. Создание 1 Views представления с выводом до 5 полей 1 типа материала - например для типа Статья: заголовок, текст, теги, дата публикации, изображение. С сортировкой, например: по дате или заголовку или случайно; и пагинацией. Материалы на основе которых делается Views должны быть на сайте.
8. Установка и настройка модулей для защиты 1 сайта от спама, не более 10 форм.
9. Повышение безопасности 1 сайта (установка/настройка модулей, внесение изменений на сайте).

---

Если сайт или запрос покупателя, по моему мнению, нарушают действующее законодательство или морально-этические нормы, заказ будет отменён, как несоответствующий описанию твипа.

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