Баттл твипов - Полный снимок сайта, - против - Создание предиктивных

    При необходимости конвертирую в любой необходимый для вас формат (png, jpg, webp, ... ), сожму изображения, внесу дополнительные правки, например нанесу водяной знак, имя сайта, адрес странички, автора и т.п.

    Подобные скриншоты используются для многих целей, но к сожалению обычными средствами создания скриншотов подобный снимок не сделать, ведь они захватывают только видимую область экрана.

ПРИМЕРЫ

    В файле обыкновенный_скриншот.png - скрин без внесения мной изменений, так делают обыкновенные программы для скриншотов. Пример по ссылке - https://yadi.sk/i/YOfr7oNKccXtHg

    В файле полный_скриншот.png - снимок всей высоты страницы сайта, уже без изображения браузера в котором открыт сайт, только сам сайт в полную высоту. Пример по ссылке - https://yadi.sk/i/ik8ihe8OFB-JkA

    В файле полный_скриншот_со_сжатием.png - применено сжатие изображения, потерь качества практически нет, но размер изображения меньше исходного на 79%. Пример по ссылке - https://yadi.sk/i/APT2oeJs8TW71Q

    В файле полный_скриншот_со_сжатием_и_внесением_правок. png - внесены правки в изображение (наложен водяной знак) и применено сжатие изображения. Пример по ссылке - https://yadi.sk/i/IPMtI_m2k8CIVQ

ЧТО НУЖНО ДЛЯ ЗАКАЗА:

    От вас требуются только адреса страниц, скриншоты которых требуется сделать, в каком формате вы хотите получить скриншоты (png, jpg, webp, ... ), ссылка куда вам отправить результат, например могу отправить по электронной почте, либо, если вам будет удобнее, то предоставлю ссылку на свои сетевые диски, где сможете скачать результат.

    Если требуется дополнительное редактирование снимков, то напишите какие именно правки вы хотите внести в изображения.

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