Twip battle - Редактирование и - VS - Создание предиктивных

Report a problem
Vote
Редактирование и корректура текстов

Редактирование и корректура текстов
500
Выполняю корректуру и редактирование текста. Работаю внимательно, быстро, профессионально. Высшее образование, значительный опыт работы в данной области. Индивидуальный подход и максимум понимания.

Корректура включает:

Проверка правильности написания имен собственных.

Исправление орфографических и пунктуационных ошибок, опечаток.

Проверка нумерации глав, разделов, заголовков, рисунков, таблиц.

Редактура включает:

Исправление лексических и синтаксических ошибок.

Проверку стилистического единства

Исправление смысловых неточностей, связанных с неправильным употреблением слов.

Дополнительная опция "Глубокая редактура" может потребоваться, если более 30% текста нуждается в полной переработке.

Внимание! Принимаются только тексты, изначально написанные на русском языке. Машинные переводы с других языков не принимаются.

Корректура из расчёта 500 р. /10 000 знаков с пробелами.

Нужно для заказа:

Жду от Вас на исправление текст в электронном виде (ворд, блокнот, пдф) и укажите свои пожелания. Работу выполню точно в срок!

Язык: РусскийОбъем услуги: 10 000 знаков
Vote
Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Создание предиктивных или классифицирующих моделей
2000
Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения 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