هل تحتاج إلى نموذج Machine Learning لتحليل بياناتك أو التنبؤ بالنتائج؟
أقدم خدمة احترافية لتطوير نموذج تعلم آلة باستخدام Python، بدايةً من تحليل البيانات وحتى تسليم نموذج جاهز مع الكود المصدري.
الخدمة الأساسية تشمل:
تحليل مجموعة بيانات واحدة.
تنظيف البيانات ومعالجتها.
تنفيذ Feature Engineering الأساسي.
بناء نموذج Machine Learning واحد (Classification أو Regression).
تدريب النموذج وتقييمه باستخدام المقاييس المناسبة.
تسليم الكود المصدري المنظم مع شرح التشغيل.
حدود الخدمة:
Dataset واحدة.
حتى 50,000 سجل و50 Feature.
Model واحد فقط.
لا تشمل إنشاء واجهة ويب أو API أو تدريب نماذج Deep Learning.
المكتبات المستخدمة:
Python
Pandas
NumPy
Scikit-learn
Matplotlib
Streamlit (عند الطلب كإضافة)
تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وتحضيرها لتكون جاهزة لبناء نموذج دقيق وفعال.
اختيار الخوارزمية المناسبة وتدريب نموذج احترافي يتوافق مع طبيعة بياناتك ومتطلبات مشروعك.
تحسين أداء النموذج باستخدام أفضل الممارسات وتقييمه بمقاييس دقيقة لضمان أفضل النتائج.
تسليم كود احترافي، منظم، موثق، وسهل التعديل أو التطوير مستقبلًا.
تسليم كود احترافي، منظم، موثق، وسهل التعديل أو التطوير مستقبلًا.
ستستلم الكود المصدري كاملًا، منظمًا وموثقًا، ليسهل تشغيله أو تطويره مستقبلًا.
نموذج مدرب وجاهز للاستخدام، مع إمكانية تسليمه بصيغة مناسبة مثل .pkl عند الحاجة.
شرح مبسط لكيفية تشغيل المشروع واستخدام النموذج على جهازك خطوة بخطوة.
انشاء واجهة streamlit تتيح للمستخدم ادخال البيانات وتشغيل النموذج وعرض النتائج
10.00
|
|
تجربة حتى 3 نماذج ML مختلفة ومقارنة نتائجها بالمقاييس المناسبة حسب طبيعة المشروع
10.00
|
|
اعداد تقرير IEEE من 5-10 صفحات يشرح المنهجية، تحليل البيانات، النموذج، النتائج، الاستنتاجات
15.00
|
انشاء واجهة streamlit تتيح للمستخدم ادخال البيانات وتشغيل النموذج وعرض النتائج
10.00
|
|
تجربة حتى 3 نماذج ML مختلفة ومقارنة نتائجها بالمقاييس المناسبة حسب طبيعة المشروع
10.00
|
|
اعداد تقرير IEEE من 5-10 صفحات يشرح المنهجية، تحليل البيانات، النموذج، النتائج، الاستنتاجات
15.00
|