ماذا أقدّم في هذه الخدمة؟

تحليل المشكلة وتحديد نوع النموذج المناسب (Classification / Regression / Clustering)

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والشاذة (Data Cleaning & Preprocessing)

اختيار الميزات المهمة (Feature Engineering)

بناء وتدريب نماذج تعلم آلة باستخدام:

Scikit-learn

XGBoost / LightGBM

PyTorch (للنماذج العميقة)

تقييم النموذج باستخدام مقاييس دقيقة (Accuracy, Precision, Recall, F1, RMSE, R²)

تحسين أداء النموذج (Hyperparameter Tuning)

شرح النتائج بطريقة مبسطة وواضحة

تسليم الكود منظم وقابل للتطوير

استخدامات النماذج:

التنبؤ (أسعار، مبيعات، نتائج، مخاطر)

التصنيف (Spam, Fraud, Medical Diagnosis, Sentiment Analysis)

تحليل البيانات واستخراج الأنماط

مشاريع جامعية أو تخرج

أفكار Startups ومنتجات AI

عدد وحجم البيانات يقع تحت بند البيانات الصغيرة - المتوسطة 200 ميجا الي 1 جيجا