Twip battle - I will translate from - VS - Создание предиктивных

Report a problem
Vote
I will translate from german to english or opposite

I will translate from german to english or opposite
1000
 English to German 400words2001-4999 words. | in 3 days or less | Please contact me before placing your order5000-7000 words. | in 5 days or less | Please contact me before placing your order..

Born and raised in London and multilingual since childhood; I speak English, German and French.With a university degree in linguistics and over ten years in the translation (and synchronous!) business, I am happy to offer my Twips here on infotwip.

I will translate any text up to 400 words from English into German or opposite, French to English or opposite and German to French or oppossite. Please use my packages depending on your wordcount.
My skills are:

  • Translation.

  • Proofreading.

  • Editing.

 Prices depend on the length of the document but start at 1000 ₽ per 400 words/characters 

Translation will be done professionally and manually (Never trusted those translation apps anyway). I always proofread the translation before delivery to the client

  • Please attach the file such as doc, pdf, xls. txt., or type the texts in the message box. For other additional formats, please contact me for availability before place your order.


Don't hesitate to contact me for further questions.

Best regards,
Alice
Vote
Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Создание предиктивных или классифицирующих моделей
2000
Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

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