إذا كان لديك بيانات (حتى 5000 سجل) وتريد استخراج قيمة مضافة منها مثل التنبؤ بالمبيعات، التكاليف، الاستهلاك، أو حتى تصنيف العملاء، فأنا أقدم لك خدمة متخصصة في بناء نماذج تعلم آلي باستخدام مكتبة Scikit-learn.
سأقوم بـ:
- تحليل بياناتك بشكل مبسط.
- تنظيفها ومعالجتها.
- اختيار النموذج المناسب (انحدار Regression أو تصنيف Classification).
- تدريب النموذج وتقييمه للوصول لأفضل أداء.
الهدف هو أن تحصل على توقعات دقيقة تساعدك في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات بدلًا من الاعتماد على التخمين.
- ملف كود بلغة Python منظم وسهل التعديل.
- تقرير قصير يوضح خطوات العمل ونتائج التقييم.
- رسوم بيانية أساسية (Visualization) لعرض النتائج.
- دعم للإجابة عن استفساراتك بعد التسليم.
الخدمة الأساسية تشمل التعامل مع بيانات حتى 5000 سجل وبناء نموذج واحد فقط.
تنظيف البيانات من القيم المفقودة أو الشاذة وتجهيزها للنموذج
لفهم العلاقات والأنماط داخل البيانات قبل بناء النموذج
سواء انحدار خطي، لوجستي، شجرة قرارات، أو غيرها من خوارزميات Scikit-learn
باستخدام مقاييس مثل R², MSE, MAE في حالة الانحدار أو Accuracy, Precision, Recall, F1-score في حالة التصنيف
لتوضيح النتائج بشكل بصري سهل الفهم
مقارنة أكثر من نموذج (وبناء تقرير يوضح الأفضل)السعر يشمل اضافة نموذج واحد
5.00
|
مقارنة أكثر من نموذج (وبناء تقرير يوضح الأفضل)السعر يشمل اضافة نموذج واحد
5.00
|