Баттл твипов - Предоставлю доступ к - против - Создание предиктивных

Свежее предложение от Creativemarket

Все наборы логотипов не безызвестного DesignDistrict в одном паке за 500 рублей! Вес набора, больше 6 гигабайт! Все предложенные логотипы, имеют "Extended" разрешение (Можно использовать для коммерческих целей). Все работает с Adobe Photoshop и Illustrator.

1. PSD + AI + EPS включены (во всех наборах);
2. Все продукты редактируются;
3. У всех продуктов можно легко изменить размер;
4. Бесплатные шрифты с файлами помощи;
5. Файлы хорошо структурированы;
6. Изменение цвета в один клик;
7. Множество дополнительной графики, для создания эксклюзивного логотипа;
8. Каждый логотип, уже подготовлен к отправке в типографию на печать. Вам остается только поменять название и сохранить полученный результат.
9. Версия для операционной системы MAC OS

Вы можете редактировать и печатать их на любых вещах, таких как футболки, чашки и многое другое. Этот комплект представляет собой коллекцию многолетней работы, поэтому возьмите ее сейчас и наслаждайтесь качественными, удивительными шаблонами! ВЫ можете С легкостью создать:

1. Дизайн логотипа
2. Дизайн этикетки
3. Дизайн значков
4. Дизайн одежды
5. Дизайн типографии
6. Веб и баннеры
7. Штампы и наклейки
8. Футболки
9. и многое другое...

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