عالجة البيانات وتجهيزها (Data Preprocessing): تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحويل الخصائص (Feature Encoding & Scaling).

بناء وتقييم النماذج (Model Building & Evaluation):

نماذج التصنيف والانحدار (Classification & Regression) مثل: Linear/Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, SVM.

نماذج التجميع (Clustering) مثل: K-Means.

قياس دقة النموذج (Performance Metrics): قياس الأداء باستخدام (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, MSE).

ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning): تحسين أداء النموذج للوصول لأعلى دقة ممكنة.

حجم ومواصفات العمل مقابل الخدمة الأساسية :

تنظيف وتجهيز البيانات لبناء وتدريب نموذج تعلم آلة واحد (Classification أو Regression أو Clustering).

تطبيق ذلك على ملف بيانات يحتوي على حتى 500 سطر (Rows) وبحد أقصى 10 أعمدة (Columns).

(ملاحظة: إذا كان حجم البيانات أكبر من 500 سطر، يُرجى تحديد الزيادة من تطويرات الخدمة أدناه).