Баттл твипов - Установка и настройка - против - Создание предиктивных

Установлю MailWizz 1.8.3 - это свой собственный, мощный и независимый сервис для массовых e-mail рассылок. В установку входит:

1. Установка панели ISPmanager
2. Установка MailWizz и настройка для корректной работы
3. Русификация
4. Настройка технического SMTP сервера и его подключение
5. Настройка записей в DNS - A, MX, cname, DKIM, SPF, dmarc

Установлю MailWizz 1.8.3 + PowerMTA 4.5 r11 - Вы получите сервис e-mail рассылок с установленным и подключенным к нему PMTA. PowerMTA 4.5 r11 это - точная настройка сервера отправки писем для каждого почтового сервера, не позволяя ему заспамиться. В установку входит:

1. Установка MailWizz
2. Установка и настройка панели vesta для PMTA
3. Установка PMTA и настройка для корректной работы
4. Настройка записей в DNS - A, MX, cname, DKIM, SPF, dmarс
5. Создание e-mail адресов bouce, abuse, fbl, info
6. Подключение PowerMTA к MailWizz
7. Настройка и под ключ одного PMTA сервера доставки к MailWizz

Установлю MailWizz 1.8.3 + SMTP сервер - установка и настройка SMTP сервера для отправки писем через MailWizz, MailSensey, AMS и т. д.

Возможна установка PMTA или SMTP, как вместе со скриптом, так и отдельно с последующим подключением к Вашему уже имеющемуся MailWizz, MailSensey, AMS Enterprise и т. д.

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