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

Report a problem
Vote
I will translate any document from English to French and vice versa

I will translate any document from English to French and vice versa
1000
 Manual translation done by a native speaker. fast delivery. 300 words. 3 revisions included!Manual translation done by a native speaker. fast delivery. 1000 words. 3 revisions included!Manual translation done by a native speaker. fast delivery. 3000 words. 10 dollar discount!
Please send us a message before ordering!

What We Offer:

We offer a fast and efficient translation service. We are both native speakers and will therefore translate in our native tongue (French and English) for maximum accuracy and style. Everything will be done manually, no auto-translation used. We aim to translate your document as fast as we can as best as we can. Communication is very important to us, don't hesitate to get in contact for updates, revisions or just general questions. 

We Guarantee:


  1. A fast service: enabling you to meet all your deadlines
  2. Stylistically perfect translation from Native speakers
  3. Excellent communication: we resolve to answer any queries you may have. 
  4. UNLIMITED REVISIONS: we work until you're completely satisfied.

We look forward to hearing from you soon. If you have any questions about this Twip do feel free to get in contact. We can also arrange special Twips for your needs.

Merci beaucoup et à bientôt!

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