Twip battle - Создание предиктивных - VS - 2000 просмотров видео с

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

Не гонитесь за количеством.

Выбирайте качество, безопасность и эффективность.

Только живые исполнители с активными аккаунтами.

2000 просмотров видео с удержанием на YouTube.

Скорость просмотров: в среднем - в течение суток.

Удержание в среднем: 1-4 минуты

Т. е. время каждого просмотра будет разное в этом диапазоне, для создания натуральности просмотров.

Если пользователи смотрят видео достаточно долго, прежде чем выключить, то такое видео начнет чаще появляться в похожих и рекомендуемых видео, а также оно будет стоять выше в поиске своих конкурентов.

Детали:

-Живые просмотры.

-Безопасность. Все медиа сети (youtube, network) к таким просмотрам относятся лояльно, каналу ничего не угрожает.

-Отключать рекламу на видео не нужно.

-Просмотры не списываются.