Баттл твипов - Скорая помощь для ваших - против - Создание предиктивных

Делаю:

Устраняю любые ошибки, настраиваю и перевожу темы и шаблоны, чищу сайты от вирусов, ускоряю, оптимизирую, ставлю нужные плагины, дорабатываю функционал, наполняю сайты (парсинг, уникализация, импорт и отложенная публикация)

Могу быстро починить поломку, поднять сервер, удалить вредоносный код и закрыть "дыры".

Цена работы зависит от сложности (затраченного на нее времени), 1 твип можно приравнять к 1 часу работы.

Не делаю:

Логотипы, баннеры, анимацию (не работаю с графическими редакторами). Не верстаю шаблоны с "нуля" (могу переделать готовый, но верстать с макета не возьмусь), не пишу тексты. Могу отказать в работе заказчику без четкого ТЗ.

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