-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - Заказной сервер Дискорд - VS - Создание предиктивных
Что вы получите при покупке?
- Вы получите качественный сервер с ботом, ролями, категориями, голосовыми и текстовыми каналами.
- Красочные эмодзи (500 рублей за пак) (пак - 12 штук) первый пак бесплатный.
- Главную фотографию сервера.
- Роли (5 бесплатных) (Остальные за 5 рублей за 1 шт.)
- Оформление главной стены ( Правила, информацию о сервере).
Если мне не понравится заказ?
Если вам не понравился заказ мы вернём вам деньги.
Какой срок ожидания?
Срок примерно - 5 дней
Я хочу заказать улучшенный сервер, что мне делать?
Если вам не нравится стандартные настройки то можете купить улучшенный сервер "Premium" за 1499 рублей.
Какая цена у заказа?
Цена - 699 рублей.
Для покупателя:
!- Ваш Вконтакте или Одноклассники.
!- Тематика
!- Дополнения ( Доп. Эмодзи, Роли)
Создание предиктивных или классифицирующих 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