Twip battle - Установка Windows на MAC - VS - Создание предиктивных

Report a problem
Vote
Установка Windows на MAC

Установка Windows на MAC
1500
Установка виртуальной машины Parallels Desktop с активацией Установка Windows любой на ваш вкус редакции.

Установка дополнительной ОС на компьютеры iMAC и MacBook:

  1. Установка программы Parallels Desktop с активацией и отключением обновлений.
  2. Установка Windows любой на ваш вкус редакции.
  3. Настройка ОС - будут выполняться специальные скрипты и твики реестра. А зачем это? Чтобы Windows за вами не следил и вёл себя адекватно!
  4. Установка любых программ работающих в среде Windows.
  5. Любая удалённая помощь.

Нужно чтобы вы установили программу AnyDesk как по умолчанию .

Примечание:

При самостоятельной установке Parallels Desktop или "у непрофессионалов", пользователи часто сталкиваются с проблемой что "сеть не определяется".

Я решу эти проблемы в процессе установки быстро.

Для заказа подходят Macbook или iMAC не хуже 2016 года.

Я проконсультирую по любому вопросу!

Нужно для заказа:

Связаться со мной и оговорить детали этого ТЗ. Связь - вести переписку на этом сайте. Терпение. Программа AnyDesk. Нормальный интернет не хуже 15 Мбит/сек.

Vote
Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Создание предиктивных или классифицирующих моделей
2000
Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

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