Баттл твипов - Создание канала Ютуб - против - Создание предиктивных

Видео в нашей жизни занимает все больше и больше места. Требуется множество знаний и навыков для использования сервисов с видео-контентом. Ваш будущий канал на Ютуб - одна из ячеек такого сервиса.

Если канал изначально правильно настроен, то Ваши видео будут находить намного чаще. Просмотров больше и популярность выше.

В случае заказа этого твипа, Вы:

1. Избежите необходимость возвращаться к первоначальным настройкам (с которыми, уже и забыли что делали или не делали), искать допущенные по незнанию, ошибки или недоработки.

2. Получите канал, полностью готовый к дальнейшему наполнению, оформлению и оптимизации.

3. Сбережёте массу времени, средств и нервов, которые сможете потратить на занятие любимым делом.

Важно понимать, что первичный аудит и замечательная главная страница канала с её разделами, важные, но не единственные условия для достижения главной цели – постоянный рост популярности и привлекательности канала.

Рекомендую подходить комплексно к настройке-оптимизации, да и общему обслуживанию канала. В этом случае Вы избавите себя от ещё большего объёма рутинной, но важной для развития канала, работы.

Постоянным клиентам приятные бонусы.

Всегда открыт к вопросам и предложениям.

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