أقدم خدمة بناء وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة باستخدام Python، لمساعدتك على تحليل البيانات وبناء حلول للتصنيف أو التنبؤ.
تشمل الخدمة الأساسية العمل على مجموعة بيانات واحدة بصيغة CSV أو Excel، بحد أقصى 5,000 صف و20 عمودًا، مع فحص البيانات ومعالجتها، وإجراء تحليل استكشافي مبسط، وتجهيز الخصائص، وتدريب نموذج Machine Learning واحد، ثم تقييم أدائه وعرض النتائج الأساسية.
يتم تنفيذ المشروع باستخدام الأدوات المناسبة مثل Scikit-learn وPandas وNumPy وMatplotlib، مع مراعاة طبيعة البيانات والهدف المطلوب.
تشمل الخدمة تسليم الكود منظمًا مع شرح مختصر للخطوات والنتائج. لا تشمل الخدمة الأساسية إنشاء واجهة ويب أو API أو نشر النموذج على الإنترنت، ويمكن طلب هذه الإضافات من خلال تطويرات الخدمة.
- تحليل وفهم البيانات قبل التدريب.
- معالجة المشكلات الأساسية والقيم المفقودة.
- تجهيز البيانات والخصائص المناسبة للنموذج.
- بناء وتدريب نموذج Machine Learning واحد.
- تقييم الأداء باستخدام المقاييس المناسبة للمهمة.
- عرض النتائج في جداول أو رسوم بسيطة.
- كود منظم وقابل للتشغيل والتعديل.
- شرح مختصر لخطوات العمل والنتائج.
نموذج Machine Learning مدرب ومختبر على البيانات.
الكود البرمجي كاملًا ومنظمًا.
ملف Jupyter Notebook يوضح مراحل المشروع خطوة بخطوة.
البيانات بعد التنظيف والتجهيز عند الحاجة.
نتائج تقييم النموذج والمقاييس المستخدمة.
الرسوم والتحليلات المهمة للبيانات والنتائج.
توضيح مختصر لطريقة عمل النموذج والنتائج التي تم الوصول إليها.
إمكانية مقارنة أكثر من نموذج واختيار الأنسب حسب طبيعة البيانات.
عمل واجه UI ونشره على مواقع الانترنت
20.00
|
|
تحسين النموذج ورفع الأداء ((Hyperparameter Tuning))
10.00
|
|
تجربة أكثر من نموذج و اختيار الأفضل
5.00
|
|
إنشاء Dashboard إحترافية وتفاعلية لعرض البيانات
10.00
|
|
عدم عرض النموذج فى معرض اعمالى
10.00
|
عمل واجه UI ونشره على مواقع الانترنت
20.00
|
|
تحسين النموذج ورفع الأداء ((Hyperparameter Tuning))
10.00
|
|
تجربة أكثر من نموذج و اختيار الأفضل
5.00
|
|
إنشاء Dashboard إحترافية وتفاعلية لعرض البيانات
10.00
|
|
عدم عرض النموذج فى معرض اعمالى
10.00
|