Голосовать

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

Голосовать

Для молодых каналов важным моментом является число подписчиков. Если их мало, то и новые подписываются неохотно.

Заказав данный твип вы получите 250 новых живых подписчиков на свой канал. Подписываться будут живые люди, реальные пользователи, с разных IP. Все будет максимально естественно.

В сутки около 80 подписок, чтобы не травмировать ютуб подозрениями.

При заказе четырёх твипов, 100 подписчиков в подарок! После набора тысячи подписчиков, реальные пользователи подписываются более охотно.

  1. Подходит для новых каналов
  2. быстро (3-5дней)
  3. Отсутствие санкций
  4. Только реальные пользователи

Отписки возможны, но не более 10%. По запросу компенсируем.