هل لديك بيانات وتريد استخدامها لبناء نموذج يساعدك على التنبؤ بالنتائج أو تصنيف البيانات؟
أقدم خدمة بناء وتدريب نماذج Machine Learning باستخدام Python، مع تجهيز البيانات وتقييم أداء النموذج وتوضيح النتائج.
تشمل الباقة الأساسية:
* بناء نموذج واحد للتصنيف أو الانحدار.
* استخدام ملف بيانات واحد بحد أقصى 1,000 صف و10 أعمدة.
* فحص البيانات وتجهيزها للتدريب.
* تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار عند الحاجة.
* تدريب النموذج باستخدام Scikit-learn.
* تقييم الأداء بمقاييس مناسبة للمشكلة.
* تسليم كود Python منظم وملخص بالنتائج.
الأدوات: Python وPandas وNumPy وScikit-learn، مع استخدام Matplotlib عند الحاجة.
ملاحظات: يقدم العميل البيانات المطلوبة مع توضيح الهدف من النموذج.
فحص البيانات وتجهيزها بالخطوات الأساسية المناسبة للمشكلة، لتصبح جاهزة للاستخدام في تدريب نموذج تعلم الآلة.
بناء وتدريب نموذج واحد للتصنيف أو الانحدار باستخدام Python ومكتبة Scikit-learn، وفقًا لطبيعة البيانات والهدف المطلوب.
تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مناسبة للمشكلة، مثل Accuracy للتصنيف وMAE للانحدار، مع توضيح النتائج.
تسليم كود Python واضح ومنظم يساعدك على فهم خطوات تجهيز البيانات والتدريب والتقييم، مع إمكانية تعديله مستقبلًا.
تقديم ملخص يوضح نتائج النموذج ومقاييس تقييمه، مع شرح مختصر للأداء وحدود استخدام النموذج.
نموذج واحد للتصنيف أو الانحدار، يتم تدريبه باستخدام بيانات العميل بما يتناسب مع طبيعة المشكلة.
ملف كود Python منظم يتضمن خطوات تجهيز البيانات وتدريب النموذج وتقييم أدائه.
ملخص يوضح مقاييس أداء النموذج والنتائج التي حققها، مع شرح مختصر يساعد على فهمها.
عرض مختصر لمقاييس التقييم المناسبة للمشكلة، مع توضيح ما تعنيه النتائج بالنسبة لأداء النموذج.