Баттл твипов - Мощный софт для - против - Создание предиктивных

Программа для продвижения в Телеграм

Позволяет делать:

1. Собирать базы пользователей из групп по выбранной вами тематике, а также чаты и группы по теговым словам.

2. Приглашать автоматически пользователей в ваши группы и чаты.

3. Рассылку любых сообщений в личные сообщения и чаты пользователям по созданным заранее базам в программе.

И многое другое

Д ля работы необходимо

ПК Windows 7 и новее (64 разрядность)

Аккаунты телеграм в формате tdata

При заказе  вы получаете архив с программой+подробная инструкция для начало работы и её использование.

Некоторые антивирусы могут ругаться на данный софт из за защиты программы от взлома.

Системные требования для работы программы

Операционная система: Windows 7 и новее (64 разрядность)

Память: 1 ГБ ОЗУ и больше

Интернет: от 512 Кбит/сек

Если у Вас возникнут трудности вы всегда можете обратиться за помощью ко мне.

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