بناء نموذج Machine Learning احترافي من البداية للنهاية لمشروعك بأعلى دقة واستقرار.
ما الذي سأقدمه لك (الخدمة الأساسية):
البيانات: تنظيف ومعالجة ملف بيانات واحد (لحد 50 ألف صف أو 100 ميجابايت) وهندسة الميزات لمنع الـ Data Leakage.
النمذجة: تدريب أقوى الخوارزميات (XGBoost, LightGBM, Random Forest) مع تطبيق Cross-Validation.
التقييم: تصميم رسوم بيانية لأداء النموذج (Confusion Matrix & Feature Importance).
التسليم: تسليم الكود البرمجي بالكامل مرتباً في Jupyter Notebook.
كود نظيف ومرتب: كود Python موثق بالكامل ومعلق (Well-documented) باستخدام Jupyter Notebook أو ملفات Python منظمة.
أداء واحترافية: التركيز على مقاييس دقة حقيقية (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, R² Score) وليس مجرد تدريب عشوائي.
جاهزية النشر: تسليم النموذج مرفقاً بطريقة تشغيله محلياً أو رفعه على منصات استضافة مثل Streamlit Community Cloud.
دعم فني: متابعة والإجابة عن أي استفسارات تخص طريقة عمل النموذج بعد التسليم.
ملفات الكود البرمجي بالكامل (Python Scripts / Jupyter Notebooks).
النموذج المدرب والمحفوظ جاهز للاستخدام (.pkl أو .joblib).
رابط تطبيق الويب التفاعلي (إن طلب العميل ذلك).
ملف README.md يشرح كيفية تشغيل الكود والخطوات المتبعة.