ИнфоТвип - Баттл твипов - Телеграмм Рассылка // Большая Аудитория // беседы - против - Создание предиктивных или классифицирующих моделей

Телеграмм Рассылка // Большая Аудитория // беседы до 18000 человек

500

Разошлю рекламное сообщение в более чем 750 чатам телеграмм с аудиторией от 1000 до 18000 человек. Вы найдете посетителей для вашего сайта блога или... (Много вариантов ответа) Гарантирую более 500-700 просмотров (в зависимости от времени рассылки) на посте за 3 часа

Маркетинг и реклама/Прочее

Здравствуйте . Меня зовут Михаил. Около полугода занимаюсь рекламой в сот сетях.

Разошлю рекламное сообщение в более чем 100 чатов телеграмм с аудиторией от 1000 до 18000 человек. Вы найдете посетителей для вашего сайта, блога или... (Много вариантов ответа)

Гарантирую более 500-700 просмотров (в зависимости от времени рассылки) на посте за 3 часа

Важно!

Просмотров будет более т.к просмотры обновляются и объём моего паблика и переходы через него неплохие.

И... Немного о приятных бонусах!

1) Изменение в рекламном сообщении по вашим требованиям будет изменено бесплатно.

2) Гарантирую от 140 до 170 просмотров в час.

На все ваши вопросы отвечу в Личных Сообщениях

Нужно для заказа:

Фотография (по теме заказа)
Текст (сжатый, без ошибок)

А так же нужно знать нужна ли кнопка для перехода на сайт или страничку.

Голосовать

Создание предиктивных или классифицирующих моделей

2000

Использование алгоритмов машинного обучения (Mashine Learning) для глубокого анализа данных и построения моделей

Маркетинг и реклама/Рекламные концепции

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