Twip battle - Любой юридический - VS - Создание предиктивных

любые гражданско-правовые договоры, В ТОМ числе:

купли-продажи;

поставки;

аренды;

займа;

оказания услуг;

хранения;

комиссии;

поручения;

подряда;

дарения;

мены;

уступки права требования;

о зачете встречных однородных требований;

соглашения;

заявления различного характера;

акты, доверенности; протоколы, приказы;

претензии;

2. подготовка комплектов документов ДЛЯ создания бизнеса;

3. внесение изменений В имеющиеся учредительные документы С заявлениями В ифнс (В ТОМ числе смена директора, учредителя, включение новых видов деятельности И Т.Д.)

4. трудовое законодательство - трудовые договоры, материальная ответственность И Т.Д.)

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