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

Исправлю ошибки-предупреждения html кода страницы на соответствие последнему стандарту html5, обнаруженные онлайн-валидатором W3C: https://validator.w3.org/nu/

(до 45 ошибок-предупреждений на 1 странице на 1 сайте).

Порядок заказа твипа:

  1. На сайте: validator.w3.org/nu/, в строке ввода адреса, укажите нужную страницу сайта для проверки и нажмите Check.
  2. Заказывайте 1 твип до 45 ошибок (от 1 до 45). Если ошибок больше 45 (от 46 до 90) - заказывайте 2 твипа. И так далее по кол-ву ошибок.

*Некоторые ошибки могут не исправляться (ошибки связанные с кодировкой сайта отличной от UTF-8; ошибки в плагинах и другие, исправление которых может ухудшить нормальную работу сайта).

*Если сайт или запрос покупателя, по моему мнению, нарушают действующее законодательство или морально-этические нормы, заказ будет отменён, как несоответствующий описанию твипа.

*Если последней в списке ошибок отображается фатальная ошибка (Fatal error), то все ошибки после неё игнорируются и не показываются. После её исправления кол-во ошибок может увеличиться или уменьшиться - в таком случае можно написать для оценки реального кол-ва ошибок, с учётом исправления фатальной.