بناء نموذج Machine Learning باستخدام Python and Sickit-learn
بناء نموذج Machine Learning باستخدام Python and Sickit-learn
وصف الخدمة
هل لديك Dataset وتريد بناء نموذج Machine Learning للتصنيف أو التنبؤ؟
سأساعدك في بناء نموذج باستخدام Python وScikit-learn، بدايةً من تجهيز البيانات وحتى تدريب النموذج وتقييم أدائه.
**تشمل الخدمة:**
- فحص البيانات ومعالجة المشكلات الأساسية.
- تجهيز البيانات للتدريب.
- اختيار وتدريب نموذج مناسب.
- تقييم النتائج بالمقاييس المناسبة.
- تسليم Jupyter Notebook منظم بالكود والنتائج.
**حدود الخدمة:**
- ملف CSV أو Excel واحد.
- حتى 15,000 صف و10 Features.
- مهمة واحدة من نوع Classification أو Regression.
- نموذج واحد وتقييم أساسي.
**التسليم:** ملف `.ipynb`، وكود Python منظم، ونتائج التقييم مع شرح مختصر.
يُحدد نطاق العمل النهائي بعد مراجعة البيانات. لا تشمل الخدمة بناء الواجهات أو نشر النموذج أو المشروعات الكبيرة. تعتمد النتائج على جودة البيانات وطبيعة المشكلة، ولا أضمن دقة محددة مسبقًا.
يمكن الاتفاق على إضافات للمشروعات التي تحتاج إلى معالجة متقدمة أو نماذج متعددة أو تحسين الإعدادات.
مميزات الخدمة
تنظيف وتجهيز البيانات
فحص Dataset ومعالجة القيم المفقودة والمكررة وتجهيز البيانات للتدريب.
Preprocessing مناسب
تطبيق خطوات تجهيز البيانات المناسبة لطبيعة الـDataset والمشكلة قبل تدريب النموذج.
بناء نموذج Machine Learning
اختيار خوارزمية مناسبة وتدريب نموذج باستخدام Python وScikit-learn.
تقييم أداء النموذج
قياس أداء النموذج باستخدام المقاييس المناسبة وتوضيح النتائج.
كود Python منظم وقابل للفهم
تسليم Python Code وJupyter Notebook منظمين ومفهومين وقابلين للمراجعة والتعديل.
دعم أنواع مختلفة من المهام
إمكانية تنفيذ Classification أو Regression أو Clustering حسب طبيعة المشروع.
تسليم النموذج المدرب
تسليم ملف النموذج المدرب ونتائج التقييم مع شرح مختصر لطريقة الاستخدام.
ما الذي ستستلمه
Jupyter Notebook منظم
ملف Jupyter Notebook بصيغة .ipynb يحتوي على خطوات تنظيف البيانات وتجهيزها وتدريب النموذج وتقييمه، مع توضيحات داخل الكود.
كود Python كامل
ملف Python بصيغة .py يحتوي على الكود المستخدم في تجهيز البيانات وتدريب النموذج وإجراء التنبؤات.
نموذج Machine Learning مدرب
ملف النموذج المدرب بصيغة .pkl ، مع حفظ خطوات المعالجة اللازمة للتنبؤ عند الحاجة.
نتائج تقييم النموذج
نتائج تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس المناسبة، مثل Accuracy وF1-Score للتصنيف أو MAE وRMSE للانحدار، ومقاييس مناسبة للتجميع.
شرح مختصر للنتائج وطريقة الاستخدام
شرح يوضح خطوات تنفيذ المشروع ونتائج النموذج وكيفية تشغيل الكود واستخدام النموذج المدرب لإجراء Predictions.
ملفات المشروع
جميع الملفات اللازمة لتسليم المشروع بصورة منظمة ومراجعة ما تم تنفيذه.
كلمات مفتاحية
خدمات قد تنال إعجابك
طلب الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
تطويرات اختيارية
EDA & Data Visualization - تحليل واستكشاف البيانات
5.00
|
|
مقارنه حتي 3 نماذج Machine Learning اجمالا
10.00
|
|
تحسين اعدادات نموذج واحد باستخدام Grid Search
5.00
|
|
Feature Engineering - انشاء وتحسين الخصائص
5.00
|
|
Streamlit Interface - واجهه تفاعليه للنموذج ( لا تشمل استضافه علي الانترنت )
10.00
|
طلب الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
تطويرات اختيارية
EDA & Data Visualization - تحليل واستكشاف البيانات
5.00
|
|
مقارنه حتي 3 نماذج Machine Learning اجمالا
10.00
|
|
تحسين اعدادات نموذج واحد باستخدام Grid Search
5.00
|
|
Feature Engineering - انشاء وتحسين الخصائص
5.00
|
|
Streamlit Interface - واجهه تفاعليه للنموذج ( لا تشمل استضافه علي الانترنت )
10.00
|
خدمات قد تنال إعجابك
كلمات مفتاحية
