Twip battle - Удалю product-category и - VS - Создание предиктивных

Я удалю "/product" и "/product-category" со всех URL вашего WooCommerce магазина. Более того, настрою автоматический редирект (перенаправление) со старых адресов на новые оптимизированные адреса страниц (URL).

Что вы получаете?

1. Вы избавитесь от “/product” и “/product-category” во всех URL адресах вашего магазина.
2. Автоматическое перенаправление со старых URL на новые.
3. Вы получите больше посетителей и отличные SEO результаты!
4. Неограниченное число товаров, категорий и подкатегорий.
5. Поддержка всех языков.
6. Без потери производительности вашего сервера!
7. Множественные адреса для одного товара - для одного и того же товара будет возможно использовать несколько различных адресов (URL). Таким образом вы сможете добавить товар в разные категории вашего интернет магазина на основе WooCommerce.
8. Безопасно для поисковых систем.
9. Никакого дублирования контента - Мы знаем, что дублирование контента очень плохо сказывается на SEO. Я сделаю так что товар в вашем интернет магазине на WooCommerce всегда будет содержать уникальный канонический адрес (URL). Даже если ваш товар будет доступен в нескольких категориях абсолютно все поисковые систему будут понимать какой адрес (URL) является основным для данного товара.

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