بناء وتطوير نموذج ذكاء اصطناعي Machine Learning للتنبؤ
بناء وتطوير نموذج ذكاء اصطناعي Machine Learning للتنبؤ
وصف الخدمة
أقدم لك خدمة بناء مسار عمل متكامل واحترافي لتنبؤ أمراض القلب باستخدام بايثون (Python)، وفق منهجية علمية دقيقة تمنع تسريب البيانات. الخدمة مثالية للبحوث الأكاديمية وعلم البيانات، وتتضمن تسليم ملف Jupyter Notebook نظيف وموثق بالكامل.
ما سأقوم بتنفيذه:
فهم وتدقيق البيانات واستعراض هيكلها.
التنظيف المنهجي (معالجة المفقودات والشاذة).
التحليل الاستكشافي (EDA) مع رسوم بيانية توضيحية.
المعالجة المسبقة وهندسة الميزات.
تدريب ومقارنة عدة نماذج (Logistic Regression, Random Forest, SVM, KNN).
تقييم شامل للأداء باستخدام Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC مع Cross-Validation.
تفسير النتائج وتحديد أهم الميزات المؤثرة.
مميزات الخدمة
منهجية علمية دقيقة
مسار عمل متكامل وخالٍ من الأخطاء يبدأ من تنظيف البيانات ومعالجتها وحتى تقييم النماذج بمعايير دقيقة تمنع تسريب البيانات.
تحليل استكشافي متقدم (EDA)
رسوم بيانية توضيحية احترافية لاستكشاف العلاقات بين المتغيرات الطبية واستخراج رؤى دقيقة ومفيدة من البيانات.
مقارنة شاملة لعدة نماذج
تدريب وتقييم مجموعة متنوعة من خوارزميات تعلم الآلة ومقارنتها بمقاييس دقيقة مثل (ROC-AUC و F1-Score و Confusion Matrix).
كود برمجى منظم وموثق
تسليم ملف Jupyter Notebook بالكامل يحتوي على كود نظيف (Clean Code) مع شروحات وتعليقات توضيحية لكل خطوة.
ما الذي ستستلمه
كود برمجى منظم وموثق
ملف Jupyter Notebook (.ipynb) منظم بالكامل باستخدام عناوين Markdown، وكود برمجي معلق وواضح (Clean Code). (ملاحظة: هذا المشروع لأغراض البحث وعلم البيانات ولا يُعتمد كأداة تشخيص طبية سريرية).
كلمات مفتاحية
خدمات قد تنال إعجابك
طلب الخدمة
سعر الخدمة
$20.00
خدمات قد تنال إعجابك
كلمات مفتاحية
