Баттл твипов - Скрипт Автоматизации - против - Создание предиктивных

Авторизация через него, гугл Аккаунтов с записью в Профили, позволяет в дальнейшем от их имени Комментировать, подписываться, лайкать.

Может Работать в Режиме Мобильных Устройств.

Созданные Профили даже не Авторизованные, делаются как постоянные Посетители вашего канала, видео.

И как показал Тест, профили с историей ( прогретые ) так же приносят просмотры на Видео ( не все же Ют посетители зарегистрированы в Гугл почте ).

В Скрипте максимально всё рандомно и Человеко Подобно.

Может пропускать Рекламу в начале Видео и закрывать баннерную.

Может Изменять Качество Видео и переводить в Широкий Экран.

Смотрит как с Канала так и по прямой Ссылки или в перемешку.

Может Искать Видео в Гугле а так же в самом Поиске Ютуба, тем самым поднимая их в выдаче.

Скрипт Много Поточный, зависит от Железа и скорости интернета ( прокси ).

Скрипт не воспроизводит Звук.

Подробнее о нём, можно узнать в Чате.

Аренда на 1 Год и 3 Машины ( пк ) или VPS, VDS уд Серверов.

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