Баттл твипов - Преренос сайта на хостинг - против - Создание предиктивных

Сообщить о проблеме
Голосовать
Преренос сайта на хостинг

Преренос сайта на хостинг
300
Перенесу файлы (в том числе базы данных) одного сайта и его CMS, если она есть, с одного хостинга на другой, либо вашу локальную версию сайта на хостинг, а так же сделаю внесение изменения о данных DNS у регистратора доменного имени. Если проще, то - залью ваш сайт на хостинг.

    Перенесу ваш сайт на хостинг, при необходимости создам и передам вам резервные копии данных сайта, проконсультирую по основным вопросам работы с новым хостингом, объясню как сменить/удалить пароль, предоставленный мне для временного входа. 

ЧТО НУЖНО ДЛЯ ЗАКАЗА:

    От вас потребуется информация с какого хостинга на какой хотите переезжать, данные для временного доступа к панелям управления старого и нового хостинга (имя пользователя или логин и пароль). Так же потребуются данные для входа в аккаунт регистратора у которого покупали доменное имя сайта, чтобы прописать там DNS нового хостинг провайдера.

    Если требуется создание бэкапа (резервной копии) данных сайта, то с вас адрес куда этот бэкап вам отправить, либо размещаю эти данные у себя на сетевом диске, даю вам ссылку для скачивания, после того как скажите что скачали данные удаляю.


Голосовать
Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Создание предиктивных или классифицирующих моделей
2000
Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

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