-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - Просмотры в Telegram HQ - VS - Создание предиктивных
Данный твип поможет вам получить необходимые для популярности вашего канала просмотры поста. Чем больше просмотров у ваших постов, тем выше рейтинг вашего канала, соответственно и реклама у вас будет дороже. Но и нельзя забывать, что количество просмотров должно соответствовать, в определенном соотношении, количеству подписчиков канала.
В стоимость 1 Твипа входит 100 качественных, живых просмотров 10 последних постов указанного канала + бонус - рандомное количество просмотров предыдущих 10 постов ( от10-го до 20-го), от Русских, либо пользователей со всего мира (выбор за вами)
То есть, заказав 1 твип на 100 просмотров, вы гарантированно получаете 1000 просмотров на последние 10 постов (по 100 на каждый) + 1000 просмотров на предшествующие 10 постов (с 10-го по 20-ый) в рандомном порядке. Итого, гарантированно вы получаете за 1 твип 2000 просмотров (живых) на последние 20 постов вашего канала.
Нужно для заказа:От вас требуется указать критерий просмотров (Русские или весь мир), ссылка на аккаунт/канал, в котором нужны просмотры.
Не допускается каналы, супергруппы и чаты следующих товаров и услуг:
- Взрывчатые вещества и материалы, кроме пиротехнических изделий.
- Дистанционная продажа товаров, запрещенных к реализации дистанционным способом.
- Медицинские услуги по искусственному прерыванию беременности.
- Наркотические и психотропные вещества, а также их прекурсоры.
- Оружие. Исключена реклама любых видов оружия, в том числе пневматического, охотничьего, антикварного, газового, сувенирного.
- Рецептурные лекарственные средства.
Тип: Просмотры Объем твипа: 2000 гарантированных просмотров 20 постов на вашем канале, 10 последних по 100 просмотров и 10 предыдущих в рандомном порядкеСоздание предиктивных или классифицирующих 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