Баттл твипов - Youtube комментарии - против - Создание предиктивных

200 Реальных пользователей Youtube Ютуб оставят комментарии под вашим видео! Комментарии остаются под вашим видео навсегда!

Для чего нужны комментарии? Прежде всего чтобы поднять статистику активности на вашем видео. Чем больше активности на вашем видео, тем больше вероятности, что оно попадет в похожие видео с популярными роликами.

Комментарии оставляются пользователями со всего мира.

Вы можете прислать список комментариев или написать нам пожелания, какого плана должны быть комментарии.

Также вы можете заказать у нас просмотры на ваше видео, лайки, чтобы максимально быстро поднять рейтинг вашего видео на Ютуб.

Также наша компания предоставляет полный спектр услуг по продвижению на Youtube, Instagram, Twitter, Facebook, Soundcloud, Vimeo. 

Заказывая данный твип, Вы подтверждаете, что согласны С услугами описанными в данном твипе ( для модераторов и покупателей)

Мы работаем В пределах описания данного твипа и НЕ более!

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