Twip battle - Создание предиктивных - VS - Автопросмотры Telegram

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

Автопросмотры на новые записи в открытые и приватные каналы Телеграм (не более 5 постов в сутки). По 1000 просмотров на каждую новую запись в течение 7 дней.

Как это работает?

1. Я проверяю, Ваш канал на наличие новых записей. После обнаружения новой записи, начинают прибавляться просмотры.

2. Идет процесс добавления просмотров - по 1000 просмотров на каждую запись

Ограничения - До 5 новых записей в день.

Срок выполнения заказа - подписка на автопросмотры 7 дней.

От Вас требуется только ссылка на канал. Пример ссылки https://t.me/username или https://t.me/joinchat/xxxxx