أنا مهندسة برمجيات متخصصة في الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، أقدم لك خدمة إنشاء نظام توصية للأفلام يساعد على تحسين تجربة المستخدم من خلال تقديم اقتراحات دقيقة وشخصية.
باستخدام Python ومكتبات علم البيانات (Pandas، NumPy، Scikit-learn، Surprise، Matplotlib)، قمت بتطوير أنظمة توصية تعتمد على:
User-based Collaborative Filtering: اقتراح الأفلام بناءً على المستخدمين المشابهين.
Item-based Collaborative Filtering: اقتراح الأفلام المشابهة لاختيارات المستخدم.
SVD (Singular Value Decomposition): خوارزمية متقدمة تعزز دقة التوصيات.
أسلوبي في العمل:
استلام البيانات ومعالجتها.
تطبيق خوارزميات التوصية المختلفة.
تقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل RMSE.
تسليم النتائج مع شروحات ورسوم بيانية توضح آلية عمل النظام.
خبرة عملية في بناء أنظمة توصية مخصصة.
استخدام أكثر من خوارزمية لزيادة الدقة والمرونة.
تسليم Notebook مشروح بالكامل مع الكود والنتائج.
دعم بعد التسليم للرد على استفساراتك.
بناء نظام توصية باستخدام مجموعة بيانات تصل حتى 10,000 تقييم ضمن الخدمة الأساسية.
ملف Notebook (ipynb) يحتوي على الكود والشرح خطوة بخطوة.
تقرير يوضح المقارنة بين النماذج ونتائج التقييم.
ملف CSV أو Excel يتضمن التوصيات الناتجة.
تعديل واحد مجاني بعد التسليم.
تحليل بيانات إضافية حتى 50000 تقييم
20.00
|
|
جلسة Zoom (30 دقيقة) لشرح النتائج والنظام
50.00
|
|
نشر الكود بشكل منظم على GitHub
30.00
|
|
تسليم سريع خلال 48 ساعه
100.00
|
تحليل بيانات إضافية حتى 50000 تقييم
20.00
|
|
جلسة Zoom (30 دقيقة) لشرح النتائج والنظام
50.00
|
|
نشر الكود بشكل منظم على GitHub
30.00
|
|
تسليم سريع خلال 48 ساعه
100.00
|