Twip battle - Ретушь фото в Фотошопе - VS - Создание предиктивных

Моему заказчику :

Отретуширую фото (морщины,пигментные пятна и т.д.) +свето-цвето-коррекция фото бесплатно. Сохраню и передам вам файлы в нужном вам формате в соответствии с требованиями фотоателье. Мой продукт-цифровой файл. И в этом его огромное преимущество. Так и уменьшается скорость получения вами заказа , и отсутствуют любые почтовые расходы.

От вас :

 Исходное фото хорошего качества . (Чем весомее исходное фото, чем больше пикселей, тем лучше качество готовой работы, особенно если вы собираетесь в дальнейшем распечатать большой портрет).

От меня :

Как можно быстрее (1 день) , с душой , как для себя , выполнить заказ.

Вместе мы :

Получаем удовольствие (вы -от результата, я -от процесса)

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