Баттл твипов - Визитки для торгового и - против - Создание предиктивных

Создам три дизайна визитки с нуля, а в последствии работаем над одним вариантом с минимальным количеством изменений. Если не один из вариантов (из трех) не устроил, делаю еще один последний вариант с нуля по вашей рекомендации, но не воссоздаю в точности тот шаблон, который вы нашли в Интернете.

Четкость текста и изображений.

Размер: 90х50, односторонние и двусторонние.

ВАЖНО: Размытые изображения в портфолио в целях предотвращения плагиата и повтора заинтересованных шаблонов другими дизайнерами.

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