هل تبحث عن حل ذكي يعتمد على البيانات لاتخاذ قرارات دقيقة؟
أقدم لك خدمة تطوير نموذج تعلم آلة احترافي يتم بناؤه خصيصًا حسب طبيعة بياناتك ومشكلتك، سواء كانت تصنيف (Classification) أو تنبؤ (Prediction).
ماذا تتضمن الخدمة الأساسية؟
تحليل البيانات المرسلة
تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والتكرار
اختيار الخوارزمية المناسبة لطبيعة المشكلة
تدريب نموذج تعلم آلة واحد مخصص
تقييم الأداء باستخدام:
Precision
Recall
F1-score
Confusion Matrix
تسليم كود كامل قابل للتعديل مع شرح داخل الكود
تفاصيل الخدمة الأساسية:
العمل على ملف بيانات واحد
حجم البيانات حتى 50,000 صف و20 عمود
الصيغ المدعومة: CSV أو Excel
ملاحظات
لا تشمل الخدمة جمع البيانات من الإنترنت.
يمكن تنفيذ مشاريع أكاديمية أو تطبيقات عملية حسب الطلب.
أقوم ببناء نموذج تعلم آلة مناسب لطبيعة البيانات المقدمة.
معالجة البيانات الأساسية
تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة والتكرار.
تجربة أكثر من خوارزمية عند الحاجة
اختيار الخوارزمية المناسبة بناءً على النتائج.
تقييم واضح للأداء
استخدام Precision و Recall و F1-Score لتقييم النموذج.
ملف Jupyter Notebook أو Python Script منظم وقابل للتعديل
كود كامل يتضمن معالجة البيانات وبناء النموذج والتقييم
تقرير يوضح أداء النموذج باستخدام Precision و Recall و F1-Score
شرح مبسط للنتائج داخل الكود
دعم بعد التسليم للإجابة عن الاستفسارات
إضافة 5 رسوم بيانية احترافية توضح: توزيع البيانات ,Confusion Matrix ,ROC Curve ,Feature Importance
5.00
|
|
بناء نموذجين مختلفين مع مقارنه تفصيلية بين الاداء واختيار الافضل
10.00
|
|
تحسين النموذج باستخدام Hyperparamter Tuning (GridSearch) مع عرض النتائج قبل وبعد التحسين
15.00
|
|
بناء 3-4 نماذج تعلم آلة مع مقارنه شاملة بالأداء واختيار النموذج النهائى الأفضل بناءً على النتائج
20.00
|
|
تقرير تفصيلى PDF
5.00
|
إضافة 5 رسوم بيانية احترافية توضح: توزيع البيانات ,Confusion Matrix ,ROC Curve ,Feature Importance
5.00
|
|
بناء نموذجين مختلفين مع مقارنه تفصيلية بين الاداء واختيار الافضل
10.00
|
|
تحسين النموذج باستخدام Hyperparamter Tuning (GridSearch) مع عرض النتائج قبل وبعد التحسين
15.00
|
|
بناء 3-4 نماذج تعلم آلة مع مقارنه شاملة بالأداء واختيار النموذج النهائى الأفضل بناءً على النتائج
20.00
|
|
تقرير تفصيلى PDF
5.00
|