أقدم خدمة تطوير 3 نماذج تعلم آلة (Machine Learning) باستخدام لغة Python، مصممة وفقًا لطبيعة بياناتك والهدف من مشروعك، مع إجراء مقارنة شاملة بين النماذج لاختيار النموذج الأفضل من حيث الأداء والدقة.

أعمل على مهام تعلم الآلة المختلفة، مثل:
- الانحدار (Regression).
- التصنيف (Classification).
أستخدم مجموعة متنوعة من خوارزميات Machine Learning، حسب طبيعة المشكلة، مثل:

Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, KNN, SVM, XGBoost, وغيرها.
يتم استلام البيانات بصيغ CSV أو Excel أو JSON على أن تكون مجهزة مسبقًا Preprocessed، ويدعم المشروع بيانات 5000 صف

ثلاثة نماذج Machine Learning: يتم تدريبها واختبارها وفقًا لطبيعة المشروع.

تقرير تقييم الأداء: يوضح نتائج كل نموذج، وأفضل نموذج من حيث الأداء.

رسوم بيانية: مثل Confusion Matrix وROC Curve وError Distribution حسب نوع المشكلة.

كود Python: بصيغة Jupyter Notebook (ipynb) أو Python (py) حسب رغبتك.

ملف النتائج: يحتوي على التوقعات الناتجة من النماذج

الالتزام بالمواعيد
كود Python منظم وسهل القراءة.
إمكانية شرح الكود وطريقة عمل النماذج.
رسوم بيانية توضح أداء النماذج.
إمكانية شرح الكود وطريقة عمل النماذج.