السلام عليكم،
أقدم خدمة بناء نموذج تعلم آلي لتوقع قبول أو رفض القروض باستخدام Python وMachine Learning، مع تنفيذ Workflow كامل يبدأ من تحليل البيانات وينتهي بتقييم النموذج واختيار الأفضل.
تشمل الخدمة الأساسية:
تحليل مبدئي للبيانات
تنظيف البيانات ومعالجتها
Encoding للمتغيرات الفئوية
Scaling للمتغيرات الرقمية عند الحاجة
تقسيم البيانات إلى Train / Test
تدريب أكثر من نموذج للمقارنة
تقييم النتائج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-score وConfusion Matrix
تسليم المشروع داخل Jupyter Notebook بشكل منظم
هذه الخدمة مناسبة لـ:
مشاريع التخرج
التكليفات الجامعية
بناء Portfolio قوي
أي مشروع Classification يعتمد على بيانات مالية أو بيانات مشابهة
مقابل سعر الخدمة الأساسي ستحصل على:
مشروع واحد على Dataset واحدة
Notebook منظم وواضح
مقارنة بين النماذج
اختيار أفضل Model بناءً على الأداء
شرح مختصر للنتائج
تنظيف البيانات وتجهيزها بشكل مناسب قبل تدريب النماذج.
تجربة أكثر من نموذج تعلم آلي واختيار الأفضل بناءً على الأداء.
استخدام مقاييس تقييم واضحة مثل Accuracy وF1-score وConfusion Matrix.
العناصر داخل القائمة:
ملف Jupyter Notebook (.ipynb) منظم وواضح
كود المشروع الخاص بـ تحليل البيانات ومعالجتها
تدريب ومقارنة أكثر من نموذج تعلم آلي
نتائج التقييم مثل Accuracy وF1-score وConfusion Matrix
شرح مختصر لأفضل نموذج وسبب اختياره
اضافة شرح تفصيلي للكود
5.00
|
|
اضافة تقرير PDF منظم للنتائج
5.00
|
|
تحويل المشروع الي واجهة Streamlit
15.00
|
اضافة شرح تفصيلي للكود
5.00
|
|
اضافة تقرير PDF منظم للنتائج
5.00
|
|
تحويل المشروع الي واجهة Streamlit
15.00
|