Баттл твипов - 500 подписчиков Youtube - против - Создание предиктивных

Добавлю 500 подписчиков для Вашего канала на Youtube.

Подписчики – показатель интересности Вашего контента для зрителей. Заказав твип вы сможете в короткие сроки заявить о Вашем канале в Youtube сообществе.

✅ Вы получите 500 подписчиков на Ваш Youtube канал;

✅ Результат выполнений реальными людьми;

✅ Плавно увеличенное число вступивших;

✅ Естественное добавление: в сутки 100 - 200 подписчиков, распределённых на наиболее активные часы нахождения пользователей на YouTube;

✅ Сроки – до 5 дней (обычно до 3 дней)

Важно! Подписавшиеся на Ваш канал являются офферами. Аудитория подписавшихся – преимущественно Украина, Россия, Белоруссия (но могут быть и из других стран). Отписавшихся – не более 5%. Гарантия возврата отписавшихся в течении 10 дней.

Твип идеальный для начальной раскрутки канала!

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