Twip battle - Создание предиктивных - VS - Набор текста (Trilingual)

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

Набор текста быстро и качественно. На трёх языках, а именно: русский, английский, арабский.
Перенос необходимой информации из редких книг и других источников в текстовый документ.

Набор текста английского и русского языков = 200 рублей. (1 лист А4 - 25 рублей) 8 листов - 200 рублей. 
Набор текста арабского языка = 350 рублей (1 лист А4 - 35 рублей) 10 листов - 350 рублей.

Различная сложность.*
Русский и английский языки минимально - 8 листов (200 рублей)
Арабский язык минимально - 10 листов (350 рублей)