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

✓ Без бана аккаунта, т. к. все пользователи являются живыми (офферы), а не бездушными ботами.

✓ Примерно 90% подписчиков являются русскоязычными жителями стран СНГ.

✓ Средняя скорость добавления: 100 подписчиков в сутки, во избежание бана.

✓ Процент отписки не более 5%, поэтому всегда добавляю больше.

Все привлекаемые фолловеры являются нецелевыми, поэтому большой активности от них ожидать не стоит. Но они явно хорошо повлияют на дальнейшее развитие Вашего аккаунта путём видимости количества читателей.

Важно!

На Вашем аккаунте уже должны быть какие-нибудь твитты – с пустыми аккаунтами не работаю.

Также не работаю с запрещенными тематиками.

При заказе от 3-х твипов за раз Вы получите +10% бонус на каждый твип!