Specify the status
-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - I will translate English - VS - Создание предиктивных
Report a problem
Vote
English:
Do you need your text translated to Spanish or Catalan?
My Twip offers you a great solution, just 1000 ₽ for 500 words.
I have been studying English since I was a child. Indeed, I grew up in a trilingual atmosphere with Catalan, Spanish and English.
I have gotten Cambridge certificated diploma, and for the last year I have been working as an English teacher.
Order your translation now and it will be done in the shortest time possible.
Deutsch:
Brauchen Sie eine Übersetzung aus dem Deustchen ins Katalanisch oder Spanish?
Ab 500 Wörter für NUR 1000 ₽!
Ich habe Deutsch seit 5 Jahren gelernt. Seit letzes Jahr wohne in Deutschland, weil ich hier in der Universität studiere.
Bestellen Sie jetzt Ihre Übersetzung.
Do you need your text translated to Spanish or Catalan?
My Twip offers you a great solution, just 1000 ₽ for 500 words.
I have been studying English since I was a child. Indeed, I grew up in a trilingual atmosphere with Catalan, Spanish and English.
I have gotten Cambridge certificated diploma, and for the last year I have been working as an English teacher.
Order your translation now and it will be done in the shortest time possible.
Deutsch:
Brauchen Sie eine Übersetzung aus dem Deustchen ins Katalanisch oder Spanish?
Ab 500 Wörter für NUR 1000 ₽!
Ich habe Deutsch seit 5 Jahren gelernt. Seit letzes Jahr wohne in Deutschland, weil ich hier in der Universität studiere.
Bestellen Sie jetzt Ihre Übersetzung.
Vote
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