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

Report a problem
Vote
I will translate from English to Russian, Lithuanian and vice versa

I will translate from English to Russian, Lithuanian and vice versa
1000
This package includes basic text translation with one revision.This package includes one additional revision and proofreading of translated text.This package includes editing your text to sound more natural and five revisions, proofreading.
I offer translations from English to Russian and Lithuanian languages or vice versa. Have experience in translating texts of various styles, e.g. medical, economical, texts for websites and apps, etc. I can translate up to 400 words per Twip. If you need more, just write your word count in the appropriate package box or contact me directly.

I can also work on your text's style to make it look more natural in translated language (check the extras tab; 3000 ₽ for 1500 words. If you have longer texts, please write me a personal message). Please note, that additional services may increase order delivery time. Thank you!


P.S. Usually it takes less than 4 days for the texts up to 2000 words. 4 days term is for longer texts or unforeseen circumstances. Also, if you need your text to be translated within a certain duration of time, please write me a personal message with the details of your order.
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