Баттл твипов - PinFlux2Pro - Программа - против - Создание предиктивных

Программа предназначена для автоматического взаимодействия с аккаунтом (аккаунтами), набирающей популярность социальной сети Pinterest. Pinterest может направить тонны трафика на ваш целевой сайт.

Особенности программы PinFlux2 Pro:

1. Мультиаккаунт
2. Автопостинг
3. Настройка рандомного периода постинга
4. Парсинг по ключевым словам
5. Репостинг
6. Автоматический, рандомный текстовый блок под пинами
7. Подмена ссылки (на ваш сайт, партнерскую программу и т. д. )
8. Массфолловинг юзеров и досок, и автоотписка
9. Глобальный поиск мегадосок
10. Поддержка прокси

И многое другое

Если быть честным, то при правильной раскрутке, просмотры ваших Пинов и клики по ним, могут достигать 10-ки тысяч в день!

Скоро Пинтерест станет круче, чем Инстаграм не пропустите этот момент, заберите свою долю трафика!!!

Версия: PRO
Пожизненная лицензия и обновления.

После оплаты, Вам будет предоставлена ссылка на скачивание программы и ключ.
----------------------

Офф.сайт: https://pinflux.in/
Версия на PRO: https://pinflux.in/pinfluxpro

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