بناء وتطوير نماذج تعلم الآلة ML وتحليل البيانات بلغة Python
بناء وتطوير نماذج تعلم الآلة ML وتحليل البيانات بلغة Python
بناء وتطوير نماذج تعلم الآلة (ML) بلغة Python
السلام عليكم، أنا مهندس ذكاء اصطناعي وعالم بيانات. أقدم حلولاً برمجية متقدمة تعتمد على تعلم الآلة لمساعدتك في اتخاذ قرارات دقيقة مبنية على الأرقام.
(Machine Learning Models):
Classification: تصنيف البيانات بدقة عالية (مثل التشخيص الطبي، تحليل سلوك العملاء، وكشف الاحتيال).
Regression: التنبؤ بالقيم الرقمية والاتجاهات المستقبلية (مثل توقع المبيعات، أسعار العقارات، والأسهم).
Clustering: اكتشاف الأنماط الخفية وتقسيم البيانات لمجموعات (مثل تقسيم شرائح العملاء Marketing Segmentation).
مقابل سعر الخدمة الأساسية
سأقوم ببناء وتدريب موديل تعلم آلة واحد فقط سواء كان (Classification أو Regression) والداتا يجب ان تكون جاهزة للتدريب مباشرة.
لا تتردد في التواصل معي!
مميزات الخدمة
كود نظيف و قابل للتطوير (clean code)
كتابة كود Python هيكلي ومنظم مع تعليقات (Comments) دقيقة تشرح منطق الحل (Logic) في كل خطوة.
Preprocessing
تطبيق خطوات الـ Preprocessing الصحيحة وضبط الـ Hyperparameters لتجنب الـ Overfitting وضمان دقة النتائج.
توثيق و تحليل النتائج
تقديم تقرير مرئي (Visualization) لأداء الموديل (مثل Confusion Matrix) وتفسير للمقاييس المستخدمة (Accuracy, F1-Score).
التحقق المتقدم من النتائج
عدم الاعتماد على (Train/Test Split) التقليدي فقط، بل استخدام تقنيات مثل K-Fold Cross-Validation لضمان أن دقة الموديل حقيقية وتعمل على أي بيانات جديدة (Generalization).
تفسير قرارات النموذج
لا أقدم الموديل ك (Black Box)، بل أوضح لك "أهمية الخصائص" (Feature Importance)، أي ما هي العوامل التي أثرت فعلياً في اتخاذ الموديل للقرار، لتستفيد منها في البزنس.
(Handling Imbalanced Data)
استخدام تقنيات متقدمة (مثل SMOTE أو Class Weights) للتعامل مع البيانات التي تكون فيها فئة نادرة، لضمان ألا ينحاز الموديل للفئة الغالبة.
ما الذي ستستلمه
الكود المصدري الموثق (Well-Documented Source Code)
تسليم ملفات العمل كاملة (Jupyter Notebook .ipynb أو Python Script .py) مكتوبة بشكل منظم، وتحتوي على تعليقات (Comments) تشرح منطق كل دالة (Function) وخطوة في المعالجة
تقرير تقييم الأداء
ملف (PDF أو ضمن النوتبوك) يتضمن ملخصاً للنتائج، مقاييس الدقة النهائية (Accuracy, Precision, Recall)، ورسومات بيانية (Confusion Matrix, ROC Curve) تثبت كفاءة الموديل.
ملف الموديل الجاهز للاستخدام
تسليم نسخة من الموديل المدرب محفوظة بصيغة (Pickle .pkl أو Joblib) ليكون جاهزاً للدمج في التطبيقات أو المواقع فوراً دون الحاجة لإعادة التدريب من جديد.
كلمات مفتاحية
خدمات قد تنال إعجابك
شراء الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
تطويرات اختيارية
تنظيف ومعالجة بيانات متقدمة (Advanced Data Preprocessing) حتى ٥٠٠٠ صف
5.00
|
|
تقرير احترافي وتصور بيانات (Visualization Dashboard)
10.00
|
|
بناء موديل ML إضافي ، و المقارنة بينهما.
15.00
|
|
بناء موديل تعلم عميق (DL / Neural Networks) باستخدام Keras/TensorFlow للمهام المعقدة.
30.00
|
شراء الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
تطويرات اختيارية
تنظيف ومعالجة بيانات متقدمة (Advanced Data Preprocessing) حتى ٥٠٠٠ صف
5.00
|
|
تقرير احترافي وتصور بيانات (Visualization Dashboard)
10.00
|
|
بناء موديل ML إضافي ، و المقارنة بينهما.
15.00
|
|
بناء موديل تعلم عميق (DL / Neural Networks) باستخدام Keras/TensorFlow للمهام المعقدة.
30.00
|
خدمات قد تنال إعجابك
كلمات مفتاحية
