Баттл твипов - Сайт визитка за 30 минут - против - Создание предиктивных

Что вы получаете:

1. Адаптивный дизайн - Web, Tablet, Mobile
2. Бесплатный скоромной хостинг
3. Счетчик Яндекс Метрика
4. Галлерея на 5 фотографий
5. Карточки товаров/услуг 5 шт.
6. SSL сертификат
7. Адрес типа: https://название.clients.site
8. Независящий ни от кого доступ управления сайтом

Внешний вид:

1. Светлая или темная тема
2. 5 основных цветов на выбор
3. Установка цели на выбор - Звонок или маршрут на карте

Дополнительно:

1. Подключить больше товаров, услуг
2. Добавить фотографий
3. Подключить онлайн запись с смс информированием

От вас:

1. Заголовок (название)
   
2. Короткое описание
3. Обложка
4. Логотип
5. Категория
6. Услуги/Товары 5 шт.
7. График работы
8. Контакты
9. Социальные сети
10. Яндекс карта (адрес)
11. Почта на Яндексе

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