Twip battle - Мощный курс по созданию - VS - Создание предиктивных

Пройдя этот видеокурс вы узнаете как создавать сайты без знания кода и зарабатывать при этом от 1000$ в месяц работая удаленно, а так же узнаете где лучше всего применять данные знания и начать зарабатывать сразу же после прохождения курса.

Это мощнейших курс из всех курсов по WordPress в странах СНГ.

В курсе подробно разобраны все тонкости создания сайтов, настройки функционала, интерфейс админ панели, работа с плагинами и виджетами, а также безопасность сайтов в сети и полная оптимизация для улучшения скорости загрузки, а так же регистрация сайта в поисковых системах и много других полезных вещей и моментов которые не расматриваются в других видео курсах и каких вы не найдете на Youtube.

Покупая данный курс вы не пожалеете о пораченных деньгах, а за несколько дней этот курс окупится в несколько раз.

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