Баттл твипов - I will translate from - против - Создание предиктивных

Сообщить о проблеме
Голосовать
I will translate from English to German, documents, texts, scans, etc

I will translate from English to German, documents, texts, scans, etc
1000
 300 words per 1000 ₽300-600 words, 2 days delivery time600-1.200 words, 3 days delivery time
(Notice: For documents with more than 1.200 words please contact me directly for a custom offer)

Hi, I’m Andre and I’m here to offer professional translation and text services. Having studied German Literature, Linguistics and Culture Studies, as well as Musicology at the University of Kiel in Germany, working with complex texts of highly diverse topics is my prime expertise and passion.

With over 500 completed jobs and 100% customer satisfaction, I will translate your documents fast and accurate while carefully maintaining text layout and formatting.

My prior experiences and areas of expertise include:

  • Websites (incl. tags)
  • Instruction Manuals
  • Technical Documentation
  • Template Files for Content Management Systems
  • Short Stories
  • Apps
  • Video Games
  • Subtitles
  • Theses

How to order my Twip:

  1. Enter the word count of the document to translate into the field „Number of words“ at the bottom of your desired package.

  2. Click on the green button below to pay and upload your document.

You can always contact me directly for a custom order if you are unsure what to do or to enter, I will take of everything on the technical side.

I look forward to your order -- let’s work together! :)
Голосовать
Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Создание предиктивных или классифицирующих моделей
2000
Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

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