Twip battle - Создание предиктивных - VS - 4000 просмотров YouTube

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

Гарантия заключается в автодобавлении просмотров, в случае списания их сервисом YouTube. А зачастую бывает, что у аккаунтов с малым количество подписчиков работает строгий алгоритм фильтрации, и просмотры (как и лайки) списываются.

✓ Процент списания минимален – близ 10%. Но я добавляю всегда больше просмотров. + действует автодобавление.

✓ Просмотры MIX - идут со всего мира.

✓ Удержание до 60%. Если требуются с удержанием, то в дополнительных услугах есть такой вариант.

Рекомендация

Для более естественного продвижения следует заказать добавление подписчиков и лайков в дополнительно.

Как раз по акции: при заказе от 3-х твипов за раз Вы получите +10% бонус на каждый твип!