Twip battle - набор текста. - VS - Создание предиктивных

Здравствуйте. Я Юлия. Имею педагогическое образование. Стаж 26 лет работы с детьми в школе.

С готовностью возьмусь за выполнение заданий в следующих категориях:

1. Набор текста

 перепечатка с рукописного оригинала, с фотографий, сканов, расшифровка 

 проблемных текстов.

Я буду рада помочь вам с текстами любой тематики и объема.

Если я откликаюсь на ваше задание. то гарантирую его выполнение в срок. Ведь иное для меня не допустимо.

Буду рада плодотворному сотрудничеству!

Обращайтесь!!!

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