Баттл твипов - 1200 подписчиков с - против - Создание предиктивных

1200 людей (офферов) подпишутся на ваш канал Youtube.

Основная цель: повышение общего рейтинга канала, от которого зависит ранжирование ваших видео в предложениях. Так же на каналы с большим числом подписчиков, как правило, легче привлечь целевую аудиторию.

Можно разбить на несколько каналов, минимум 250 на каждый.

Абсолютно безопасно, никаких санкций со стороны Youtube. Скорость в зависимости от канала, примерно 1000-2000 в день.

Возможны отписки до 10% и списания. Даю месяц гарантии, просто напишите мне списанных восстановлю бесплатно.

Внимание:

- На время работы не заказывать продвижение у других исполнителей.

- Количество подписчиков должно быть открытым.

- На канале должно быть хотя бы одно видео.

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