ИнфоТвип - Баттл твипов - Обучающий видео курс "Путевый Водитель" - против - Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Обучающий видео курс "Путевый Водитель"

340

Хотите чтобы Ваш автомобиль приносил Вам дополнительный доход? При этом Вы будете также как и раньше ездить на свою работу и обратно только уже попутно беря пассажиров на борт. Чуть позже приедете домой но с деньгами и окупите дорогу туда и обратно на бензин.

Оригинальные услуги

Видео курс "ПутевыйВодитель" раскрывает информацию с помощью которой любой человек имеющий

права категории "В" и автомобиль, как личный так и арендованный, зарабатывать на нем.

В видео курсе раскрывается информация о том каким образом можно сотрудничать с тремя

крупнейшими агрегаторами такси Яндекс, Убер и Гетт физическим лицам и получать дополнительный

или же основной доход от данной деятельности.

Из видео курса Вы узнаете:

Как работает вся схема, кто есть кто на этом рынке;

Что нужно сделать для того чтобы начать зарабатывать;

Что нужно делать чтобы зарабатывать максимум;

Как правильно выбрать таксопарк, чтобы не потерять свои заработанные деньги;

Как вести учет доходов и расходов;

Какой автомобиль лучше и выгоднее использовать;

Как работать с программами для водителя и клиента;

Как правильно составить график работы для получения максимального результата, без ущерба основной деятельности;

В какое время работать для получения максимальной выгоды.

В видеокурсе собран только практический материал и только персональный опыт автора в качестве водителя.

Голосовать

Создание предиктивных или классифицирующих моделей

2000

Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

Маркетинг и реклама/Рекламные концепции

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