مرحباً بك في خدمتي المتخصصة لعلوم البيانات وتعلم الآلة.
بصفتي باحثاً أكاديمياً ومتخصصاً في التعامل مع البيانات والنمذجة الحاسوبية، أدرك أن بناء نموذج (Model) ناجح لا يعتمد فقط على الكود، بل على الفهم العميق للبيانات واختيار الخوارزمية الأنسب.
سأقوم في هذه الخدمة ببناء نماذج تعلم الآلة (Machine Learning) لمشروعك باستخدام لغة Python وأحدث المكتبات العالمية.
معالجة القيم المفقودة (Missing Values)
إزالة التكرارات (Duplicates)
تجهيز الأعمدة (Encoding/Scaling عند الحاجة)
ملخص إحصائي + حتى 6 رسوم توضيحية (Histogram/Correlation/Boxplot… حسب البيانات)
تصنيف (Classification) أو انحدار (Regression)
(مثل Logistic Regression / Random Forest / XGBoost / SVM / KNN… يتم اختيار الأنسب حسب البيانات)
للتصنيف: Accuracy + F1-Score + Confusion Matrix
للانحدار: MAE + RMSE + R²
او اى مقاييس تحتاجها
عدد الملفات: ملف واحد فقط (CSV أو Excel)
حجم البيانات: حتى 50,000 صف و 30 عمود
عدد النماذج: نموذج واحد + تقييمه
عدد التعديلات: تعديلان (2) ضمن نفس نطاق العمل
ستستلم ملف البيانات بعد تنظيفه وتجهيزه (CSV أو Excel)، بحيث يكون منظمًا وجاهزًا للتحليل أو تدريب نموذج تعلم الآلة، بعد معالجة القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتوحيد تنسيق البيانات.
ستستلم كود Python جاهز (Notebook أو ملف .py) لتشغيل تدريب النموذج وتقييمه، ويمكنك تشغيله مباشرة على بياناتك لإعادة النتائج.
خطوات التجهيز
النموذج المستخدم
النتائج والمقاييس
ملف البيانات
تحديد عمود الهدف Target (إن وجد)
توضيح نوع المشكلة: تصنيف أم انحدار
أي شرط خاص (مثل: تقليل الأخطاء، زيادة F1… إلخ)خبرة في البحث العلمي تضمن لك التعامل مع البيانات بمنهجية دقيقة.
الالتزام بموعد التسليم.
زيادة حجم البيانات +50,000 صف اضافى
5.00
|
|
اضافة نموذج ثانى للمقارنة
5.00
|
|
تجربة 5 نماذج وتحديد الافضل
15.00
|
|
تقرير بحثى موسع (صياغة علمية للنتائج)
10.00
|
|
تحسين hyperparameters لكل النماذج
20.00
|
زيادة حجم البيانات +50,000 صف اضافى
5.00
|
|
اضافة نموذج ثانى للمقارنة
5.00
|
|
تجربة 5 نماذج وتحديد الافضل
15.00
|
|
تقرير بحثى موسع (صياغة علمية للنتائج)
10.00
|
|
تحسين hyperparameters لكل النماذج
20.00
|