هل تملك بيانات عقارية وترغب في التنبؤ بأسعارها بدقة؟ أقدم لك خدمة احترافية لبناء نموذج تعلم آلي (Machine Learning) متخصص في تحليل وتوقع أسعار الشقق والعقارات.
بناء نموذج Machine Learning واحد (Regression أو Classification)
العمل على Dataset حتى 10,000 صف
حتى 10 أعمدة (Features)
تنظيف البيانات (Handling Missing Values)
تقسيم البيانات (Train/Test Split)
تدريب النموذج باستخدام Scikit-Learn
حساب المقاييس:
Accuracy (للتصنيف)
RMSE / R2 (للانحدار)
تسليم:
كود Python منظم داخل Jupyter Notebook
تقرير PDF يشرح النتائج

كود Python منظم ومعلق عليه (Well-commented code) لسهولة الفهم.
استخدام أحدث المكتبات مثل Scikit-Learn, Pandas, و Seaborn.
رسوم بيانية احترافية (Heatmaps, Boxplots, Histograms) لفهم أعمق للبيانات.
دقة عالية في التنبؤ مع شرح تفصيلي للنتائج.

ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على الكود بالكامل.

تقرير بصيغة PDF يشمل الرسوم البيانية وأهم الاستنتاجات من البيانات.

ملف البيانات بعد تنظيفه ومعالجته (Cleaned Dataset).