Баттл твипов - Живые подписчики. 400 - против - Создание предиктивных

Я предлагаю:

● Только живые исполнители с реальными каналами.

● Только ручное добавление.

● 400 подписчиков на ваш Youtube канал.

● Скорость привлечения до 70-150 пользователей в сутки.

● Подписчики из России и СНГ.

● Минимальные естественные отписки (2-5%).

● Безопасные методы привлечения

● Распределение рандомно на наиболее активные часы нахождения пользователей на YouTube.

Так же задействован специальный софт, который следит за реакцией YouTube на наши действия и исходя из этого регулирует скорость добавления. Это ещё один из критериев нашей безопасной работы.

География: Россия и СНГ

Срок выполнения: 3 - 5 дня, но может быть и дольше.

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