بناء وتدريب نماذج تصنيف وتنبؤ بالتعلم الآلي باستخدام بايثون

ما الذي ستستلمه

ملف مشروع بايثون متكامل وموثق (.ipynb)

كود برمجي نظيف ومنظم داخل ملف Jupyter Notebook، يتضمن كافة مراحل تنظيف البيانات وهندسة المزايا، تدريب ومقارنة النماذج، ورسوم بيانية توضح أداء النموذج، مع تسليم ملف النموذج المدرب (.pkl / .joblib) جاهزاً للاستخدام الفوري.

مميزات الخدمة

مقارنة دقيقة بين عدة خوارزميات (Benchmarking)

اختبار وتدريب مجموعة من أفضل الخوارزميات (مثل Random Forest وSVM وLogistic Regression)، ومقارنة أدائها باستخدام مقاييس دقيقة تشمل Test Accuracy وROC-AUC Score، مع ضبط المعلمات الفائقة لضمان أعلى كفاءة وتفادي مشكلة الـ Overfitting.

وصف الخدمة

أهلاً بك! أساعدك في تحويل بياناتك إلى نموذج ذكاء اصطناعي وتنبؤ دقيق وموثوق بالاعتماد على بايثون وخوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning).

تشمل الخدمة:
• فحص وتنظيف البيانات (Data Preprocessing): معالجة القيم المفقودة وتجهيز المدخلات وتوحيدها.
• تحليل استكشافي مرئي (EDA): مصفوفة الارتباط (Correlation) ومخططات توزيع البيانات.
• بناء وتدريب النماذج: تطبيق أفضل خوارزميات التصنيف والتنبؤ باستخدام مكتبة Scikit-Learn.
• تقييم شامل للأداء: استخراج مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) ومقاييس الدقة بدقة.
• توثيق وتسليم احترافي: ملف Jupyter Notebook أو Google Colab منظم وجاهز للتشغيل الفوري.

الخدمة الأساسية: تدريب نموذج تعلم آلي واحد على مجموعة بيانات جاهزة (حتى 10,000 سطر) مع تسليم كود المشروع الموثق كاملاً.