أهلًا وسهلًا!
أنا آية إيهاب، مهندسة تعلم آلة (Machine Learning Engineer) لدي خبرة عملية في بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام Python.
في هذه الخدمة، سأقوم ببناء نموذج تعلم آلة مخصص حسب نوع بياناتك وهدف المشروع، مع التركيز على دقة النتائج وسهولة فهمها.
أمثلة على ما أقدمه:
تصنيف البيانات (Classification)
الانحدار (Regression)
تحليل وتصنيف الصور (Image Classification)
تحليل بيانات طبية مثل X-Ray أو تصنيف Garbage
معالجة البيانات النصية (NLP – مستوى أساسي)
خطوات التنفيذ
فهم متطلبات المشروع وتحديد الهدف
تجهيز ومعالجة البيانات
اختيار النموذج المناسب
تدريب النموذج وتحسينه
تقييم الأداء
تسليم Notebook منظم وواضح
ما الذي ستستلمه؟
نموذج تعلم آلة مخصص (Classification / Regression / Image / Text)
Notebook منظم (Colab ) مع شرح لكل خطوة
تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس المناسبة
رسومات توضيحية (Visualization)
تسليم في الموعد المتفق عليه
لن تحصل على نموذج جاهز، بل نموذج مصمم خصيصًا حسب نوع البيانات والهدف المطلوب.
جميع مراحل العمل موضحة داخل Notebook ليسهل عليك فهم ما تم تنفيذه.
تقييم دقيق للنموذج باستخدام المقاييس المناسبة مثل Accuracy وغيرها.
عرض النتائج بطريقة مرئية تساعدك على فهم أداء النموذج بسهولة.
التزام بالتسليم في الموعد مع تحديثك بسير العمل.
بناء نموذج Machine Learning مناسب لهدف مشروعك ونوع بياناتك (تصنيف أو انحدار أو تحليل صور)، وليس نموذجًا جاهزًا أو منسوخً
ملف Colab Notebook يحتوي على الكود كاملًا بشكل منظم وواضح مع شرح لكل خطوة لسهولة الفهم أو التعديل لاحقًا.
تحليل أداء النموذج باستخدام المقاييس المناسبة مثل Accuracy أو غيرها حسب نوع المشكلة.
عرض النتائج باستخدام رسوم بيانية تساعدك على فهم أداء النموذج واتخاذ قرارات أفضل.
الالتزام بموعد التسليم مع إمكانية توضيح أي نقطة أو الإجابة عن استفساراتك بعد التسليم.
تنظيف ومعالجة البيانات المفقوده وتجهيزها للتدريب
5.00
|
|
بناء نموذجين اضافيين وعمل مقارنة بينهم
10.00
|
|
انشاء تقرير مبسط عن المشروع لشرح خطوات التنفيذ والنتائج النهائية
5.00
|
تنظيف ومعالجة البيانات المفقوده وتجهيزها للتدريب
5.00
|
|
بناء نموذجين اضافيين وعمل مقارنة بينهم
10.00
|
|
انشاء تقرير مبسط عن المشروع لشرح خطوات التنفيذ والنتائج النهائية
5.00
|