Баттл твипов - Доработка и изменение - против - Создание предиктивных

PHP, JS, HTML, CSS, XML - Доработка и изменение сайтов.

Работа с любыми системами управления сайтом/контентом (CMS - WordPress, Joomla, Drupal, Bitrix, modx, PrestaShop, OpenCart и др.), PHP-фреймворками (framework - Laravel, Phalcon, Symfony, Yii и др.), субд (MySQL, MsSQL, PostgreSQL и др.) API и сервисами.

Расширение функционала, добавление различных форм, фильтров, интеграция платежных систем, разработка партнерских программ и прочее.

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