Баттл твипов - Установка и настройка - против - Создание предиктивных

Установлю скрипт PowerMTA 4.5 r11 - Вы получите сервер с установленным на нем PMTA, который сможете подключить к Вашему скрипту для E-MAIL рассылок MailWizz, MailSensey или программе AMS Enterprise или иной другой системе рассылок.

Установлю MailWizz 1.8.3 + PowerMTA 4.5 r11 - установка скрипта на сервер для E-MAIL рассылки + сервер с установленным на нем PMTA.

Помощь при подключении PowerMTA 4.5 r11 к мощной программе рассылок AMS Enterprise.

Настройка производится со всеми необходимыми записями: A, MX, DNS, DKIM, SPF, dmarc.

Также могу произвести регистрацию серверов и доменов.

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