أقدم خدمة بناء نماذج تعلم آلي (Machine Learning) لحل مشكلات التصنيف والتنبؤ، بدءاً من تجهيز البيانات وحتى تقييم النموذج وتسليمه جاهزاً للاستخدام.
تنظيف البيانات وهندسة الخصائص (Feature Engineering) وترميز المتغيرات بما يناسب النموذج.
تجربة عدة خوارزميات (تصنيف، انحدار، أو شبكات عصبية) واختيار الأنسب لبياناتك.
حسين أداء النموذج للوصول لأعلى دقة ممكنة.
قياس الأداء بمقاييس واضحة (Accuracy, Precision, Recall, F1, RMSE حسب نوع المشكلة).
ملف بيانات واحد (CSV/Excel) حتى 20,000 صف و15 عمود، لملفات البيانات الكبيرة يرجى التواصل معي للإتفاق على السعر المناسب
بناء نموذج واحد (خوارزمية واحدة مناسبة للمشكلة: تصنيف أو انحدار)
تقييم أساسي للأداء بمقياس أو اثنين (مثل Accuracy وF1، أو RMSE)
ملف Jupyter Notebook يحتوي على كل خطوات بناء النموذج مع تعليقات توضيحية.
ملف النموذج (Pickle/Joblib) جاهز للاستخدام أو الدمج في تطبيق.
يشرح المقاييس والنتائج بلغة مبسطة، مع توصيات لتحسين الأداء مستقبلاً.
تسليم سريع خلال 3 ايام
25.00
|
|
بناء واجهة تفاعلية بسيطة (Streamlit) لتجربة النموذج مباشرة
25.00
|
|
جلسة شرح عبر مكالمة لمدة 30 دقيقة
20.00
|
|
مقارنة أداء 3 نماذج مختلفة واختيار الأفضل بينهم
20.00
|
|
معالجة بيانات أكبر حتى 100,000 صف
15.00
|
تسليم سريع خلال 3 ايام
25.00
|
|
بناء واجهة تفاعلية بسيطة (Streamlit) لتجربة النموذج مباشرة
25.00
|
|
جلسة شرح عبر مكالمة لمدة 30 دقيقة
20.00
|
|
مقارنة أداء 3 نماذج مختلفة واختيار الأفضل بينهم
20.00
|
|
معالجة بيانات أكبر حتى 100,000 صف
15.00
|