Vote

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

Vote

Наберу текст до 20000 знаков с пробелами с разборчивого рукописного текста, скана текста или фотографии. Без ошибок,качественно и быстро.


250 рублей - 20000 знаков с пробелами.


Время выполнения: 1 день


Для выполнения заказа:

  1. Выберите необходимый объём твипа (количество знаков).
  2. Предоставьте текстовый материал (печатный или рукописный текст разборчивым почерком).
  3. Укажите правила оформления для текста, если таковые имеются.