Twip battle - Создание предиктивных - VS - Положительные и

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

Положительные и отрицательные отзывы без выставления.

За 200 рублей вы получаете 3 отзыва (положительные или отрицательные) на услуги, товар.

Каждый отзыв от 250 знаков с уникальностью от 90% по Адвего или текст.ру.

Пожалуйста в сообщениях при заказе давайте ссылку на сайт или товар - если таковой не имеется - то просто напишите о чем отзыв и что указать.

Обязательно указывайте положительный или отрицательный.