هل لديك بيانات وتريد الاستفادة منها في التنبؤ أو التصنيف باستخدام تعلم الآلة؟

أقدم لك خدمة بناء نموذج تعلم آلي باستخدام Python، بدايةً من فحص البيانات وتجهيزها وحتى تدريب النموذج وتقييم أدائه وشرح النتائج.

تشمل الخدمة:
- فحص البيانات وتجهيزها للتدريب.
- معالجة أساسية للقيم المفقودة والمشكلات الشائعة.
- تحليل استكشافي مبسط (EDA) لاكتشاف الأنماط والعلاقات.
- اختيار وتدريب نموذج مناسب لطبيعة المشكلة.
- تقييم الأداء باستخدام المقاييس المناسبة.
- رسوم بيانية وتقرير مختصر للنتائج.

الخوارزميات:Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree وغيرها حسب طبيعة المشكلة.
الأدوات: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn.

- العمل على ملف بيانات واحد بصيغة CSV أو Excel.
- حجم البيانات: حتى 1,000 صف و20 عمودًا.
- فحص البيانات ومعالجة أساسية للقيم المفقودة والمشكلات الشائعة.
- إجراء تحليل استكشافي مبسط للبيانات (EDA).
- بناء وتدريب نموذج تعلم آلي واحد باستخدام Python وScikit-learn.
- تقييم النموذج باستخدام المقاييس المناسبة لطبيعة المشكلة.
- تسليم ملف Jupyter Notebook يحتوي على الكود والخطوات، بالإضافة إلى تقرير مختصر بالنتائج ورسوم بيانية مناسبة عند الحاجة.
- يشمل الطلب تعديلًا بسيطًا واحدًا ضمن نطاق العمل المتفق عليه.

لا تشمل الخدمة الأساسية مقارنة عدة نماذج أو نشر النموذج على الإنترنت، ويمكن الاتفاق على ذلك مقابل تكلفة إضافية.

عند طلب الخدمة ستحصل على:

1. ملف Jupyter Notebook (.ipynb): يحتوي على الكود وخطوات تجهيز البيانات والتدريب والتقييم.
2. تقرير مختصر: يوضح طبيعة المشكلة، والخوارزمية المستخدمة، ومقاييس الأداء، وأهم النتائج.
3. رسوم بيانية بسيطة: عند ملاءمتها لطبيعة المشروع، لتوضيح الأنماط أو نتائج النموذج.
4. تعليمات التشغيل: توضيح المكتبات المطلوبة وكيفية تشغيل الملف.
5. تعديل واحد بسيط: ضمن نطاق الخدمة المتفق عليه.

جميع الملفات النهائية تُسلَّم عبر المنصة، بعد مراجعة تشغيل الكود والتأكد من وضوح النتائج قدر الإمكان.