Баттл твипов - Проектирование корпусной - против - Создание предиктивных

Разрабатываю проекты по Вашим эскизам.

От меня вы получаете набор документов для выпуска модели в производсто:

-смету материала;

-схему сборки,

-чертежи для присадки;

-карты раскроя.

Эскиз проекта с максимально проставленными размерами, обозначениями материалов и выбранной фурнитурой.

- материал (МДФ, ДВП, дерево, ДСП) с указанием его толщины (16мм, 18мм, 36мм и т. д. ), цвета, производителя, а лучше кода (актуальнее для дизайнеров)

- список фурнитуры (петли, направляющие, подъемный механизм, ручки, ножки, профили и т. д. )

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