Баттл твипов - +2000 просмотров с - против - Создание предиктивных

Сделаю +2000 просмотров вашего видео на youtube.

удержание просмотра от 1 до 5 минут

Услуга очень качественная, эти просмотры не списывают, за их увеличение ютуб не банит видео и каналы.

Буду рад постоянному сотрудничеству и отвечу на все ваши вопросы по твипу.

Большое количество просмотров и лайков от пользователей поднимет ваше видео на вершину рейтинга youtube в вашей стране, что гарантирует его просмотр все возрастающим количеством пользователей, а это успешная реклама. Комментарии под видео значительно укрепляют репутацию вашего видеоролика и делают его привлекательным и авторитетным для посетителей.

вы получите 2000+ просмотров по окончанию работ на ваш ролик

Максимальное число отписок не больше 5%.

Перед заказом проверьте, чтобы было включено встраивание плеера в настройках видео - "Разрешить встраивание 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