Twip battle - Тема Rife PRO PRO для - VS - Создание предиктивных

Rife Free - отличная тема для портфолио и фотографий с 7 готовыми демонстрационными верстками. Он также идеально подходит для бизнеса, блогов и вашего магазина, т. к. он совместим с WooCommerce. Больше интересных функции в теме Rife:

Письменный эффект

Режим одной страницы

Мобильно-дружественные изображения & видео слайдер

Галерея плиток для фотографов

Мега-меню

Сетка для записей

Google-шрифты

Скрытая боковая панель и многое другое. Более 450 настроек для изменения в редакторе темы и многое другое на каждой странице, записи, альбоме или работе. Мы также интегрируем Schema.org, который помогает вашему сайту быть более заметным для поисковых систем. Совместимость с Elementor поможет вам сделать ваш замечательный сайт еще более естественным. Тема поддерживает RTL и готова к переводу (WPML). Встроенный Elementor

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