Баттл твипов - Создание предиктивных - против - 1 пост, который возьмёт

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

Копирайт, рерайт высокого уровня. 100%-я грамотность при письме, собственный стиль.

Бывший главред журнала. Выпустил 9 номеров, за которые мне никогда не будет стыдно.

Знаю, что хочет услышать читатель, потому и умею писать.

Призван редактировать. Делаю это на автомате даже в метро. Вижу рекламу/статью на сайте/чужой текст — и автоматически ищу там ошибки. И нахожу. Много.

Хотите, чтобы было красиво и чтоб не было стыдно за ошибки и опечатки? Тогда мы нашли друг друга.

Профильные навыки: разговорный английский, достойный французский.
Лучшие темы: управление, античная история, литература, военное искусство, музыка, кинематограф, компьютерные игры, философия, HoReCa.