Баттл твипов - 1200 лайков на видео - против - Создание предиктивных

Есть возможность заказа как на отдельное видео, как на множество видео (не меньше 100 лайков на каждое), так и на канал в целом.

Скорость добавления можно регулировать, как от нескольких десятков лайков в день до нескольких тысяч за час.

Также есть возможность использовать геотаргетинг (по стране и области).

Процент списания не более 20%. Поэтому я всегда делаю больше.

Большое количество лайков улучшит позиционирование Вашего ролика, а также повысит желание посмотреть его!

Важно!

В сроках выполнения твипа указано оптимальное время выполнения для новых аккаунтов, у которых менее 10 тысяч подписчиков.

При заказе от 3-х твипов за раз Вы получите +10% бонус на каждый твип!

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