Twip battle - Исправлю нарушения на - VS - Создание предиктивных

Исправлю на вашем сайте нарушения связанные с федеральным законом о персональных данных (федеральный закон РФ от 27 июля 2006 года № 152-ФЗ «О персональных данных»).

В последнее время ко мне очень часто начали обращаться мои бывшие клиенты, котором я когда-то создавал сайт. Дело в том, что прокуратура РФ начала активно штрафовать сайты, где предприниматели разместив простую форму обратной связи подвергаются к большим штрафам.

Если на вашем сайте есть форма, где клиенты заполняют свои данные, к примеру: имя и телефон, то вы уже подвергаетесь риску оказаться в прокуратуре.

Проанализирую ваш сайт и исправлю все нарушения.

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