Баттл твипов - Написание текстового - против - Создание предиктивных

Написание качественного контента по ТЗ потенциального заказчика.

Биржи копирайтинга, безусловно, могут частично разрешить ситуацию и даже сэкономить время и деньги. Но любая биржа не сможет гарантировать положительный результат, который будет соответствовать всем требующимся Вам условиям. Нет гарантии того, что заказанный через биржу, скажем, текст продающей направленности, сможет в полном объеме выполнять возложенные на него функции, и оправдает потраченные на него время и деньги, пусть и совсем небольшие.

Обращаясь за помощью ко мне, Вы получаете близкую к ста процентам гарантию того, что необходимый материал (оговоренного объема и содержания) найдет отклик в том целевом потоке, на который он ориентирован.

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