بناء بنية خوارزمية (Algorithm Structure) تتناسب تماماً مع طبيعة بياناتك سواء كانت أرقاماً أو نصوصاً.

استخدام تقنيات الـ Cross-validation للتأكد من أن النموذج يعمل بكفاءة على البيانات الجديدة وليس فقط بيانات التدريب.

تسليم الكود بشكل نظيف ومنظم ليسهل عليك استدعاؤه في أي تطبيق مستقبلي.

تقديم شرح تقني مبسط للنتائج (Metrics) مثل الـ Accuracy والـ F1-Score لضمان فهمك الكامل لأداء النموذج.

استلام ملف بصيغة .ipynb (Jupyter Notebook) أو .py يحتوي على الكود المصدري كاملاً ومنظماً.

نموذج مُدرّب على بياناتك مع تقييم أدائه ونتائج التحقق.

دليل بسيط يشرح كيفية إدخال البيانات والحصول على التوقعات.

جزء مخصص داخل الكود يتيح لك إدخال بيانات جديدة يدوياً لرؤية النتيجة (التوقع/التصنيف) فوراً دون الحاجة لكتابة كود إضافي.

داخل الملف تشرح وظيفة كل جزء برمي، مما يسهل عليك أو على أي مبرمج آخر فهم آلية عمل النموذج مستقبلاً.