ИнфоТвип - Баттл твипов - Создам 10000 тысяч Гугл почт - против - Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Создам 10000 тысяч Гугл почт

200

Создам для вас минимум 10000 тысяч Гугл почт. Все почты будут рабочие. Отлично подходит для тех кому нужно постоянно регистрироваться, на различных сайтах, и сервисах где требуется ввести почтовый емейл Данная услуга позволит вам сэкономить кучу времени на создании этих самых почт.

Программирование

И так все мы знаем, что . (точка) является уникальным символом в почтовом адресе, т. е. vasyapupkin@gmail.com и vasya. pupkin@gmail.com являются разным емейлами,

но гугл почему то так не считает и если мы отправим сообщение на vasya. pupkin@gmail.com, оно будет переадресовано на vasyapupkin@gmail.com, то есть гугл не учитывает точку как уникальный символ и переадресовывает сообщение на емейл без точки.

1) Регистрируем емейл на gmail.com (чем больше будет символов перед доменом тем больше у вас будет емейлов).

2) Вставляем нашу почту в программу и жмем на кнопку

Все! Через минуту ваши 10000 почтовых ящиков готовы.

КАК ЭТО использовать: Например у нас есть сайты или сервисы на которых вам нужно часто регистрироваться используя почтовые ящики. Что бы постоянно не регистрировать новые эмайлы - намного проще очень быстро размножить один почтовый ящик до 10000 и все они будут рабочие

Голосовать

Создание предиктивных или классифицирующих моделей

2000

Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

Маркетинг и реклама/Рекламные концепции

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