Баттл твипов - Допечатная проверка - против - Создание предиктивных

Оценка макета на ошибки бесплатна, если исправлений не требуется, либо они малозначительны, то оформлять заявку не обязательно.
Перечень исправлений, без которых ваш тираж может напечататься с браком:
перевод в одну краску составного черного;
шрифт должен быть в кривых;
добавление треппинга;
назначение оверпринта на черных объектах;
отключение оверпринта на белых объектах;
контроль наличия припусков под резку или вырубку;
удаление сложных эффектов, которые могут быть обработаны РИПом с ошибкой;
контроль за внедренными изображениями - будете предупреждены, если используются изображения низкого разрешения не пригодные для печати;
в зависимости от используемой бумаги - контроль за лимитом краски в макете и назначение правильного профиля для печати.
При необходимости будут учтены дополнительные требования типографии в которой будете печатать и проведена работа.

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