السلام عليكم
أقدم خدمة تصميم وتطوير نماذج تعلم الآلة Machine Learning وفقًا لاحتياجات مشروعك باستخدام Python وأحدث المكتبات مثل TensorFlow و PyTorch و Scikit-learn.
الخدمة تشمل:
تحليل البيانات وفهم المشكلة
تنظيف البيانات ومعالجتها وتجهيزها للتدريب
بناء النموذج المناسب (Classification / Regression / Clustering)
استخدام Deep Learning و Neural Networks عند الحاجة
تحسين الأداء وضبط Hyperparameters
تقييم النموذج باستخدام المقاييس المناسبة (Accuracy – Precision – Recall – F1 – RMSE وغيرها)
حدود الخدمة الأساسية:
حتى 10000 صف بيانات (قابلة للتعديل حسب طبيعة المشروع)
تنفيذ مخصص 100٪ حسب احتياجات مشروعك وليس حل جاهز مكرر
تحليل احترافي للبيانات قبل بناء النموذج لضمان أفضل نتيجة ممكنة
اختيار الخوارزمية الأنسب بدل الاعتماد على نموذج عشوائي
تنظيف ومعالجة البيانات Data Preprocessing بشكل احترافي
كود نظيف ومنظم Clean Code سهل التعديل والتطوير لاحقًا
إمكانية تسليم النموذج كملف جاهز للاستخدام (.pkl / .joblib / .pt / .h5)
تقرير أداء واضح يشرح الدقة والمقاييس وكيفية قراءتها
دعم فني بعد التسليم للرد على أي استفسار متعلق بالمشروع
مرونة في تطوير المشروع مستقبلاً أو إضافة تحسينات إضافية
التزام كامل بالجودة والوقت المتفق عليه
النموذج البرمجي: كود Python كامل وموثق يشمل مراحل معالجة البيانات وبناء النموذج
ملف النموذج (Model File): تسليم النموذج النهائي محفوظ بصيغة .pt / .pth / .h5 أو الصيغة المناسبة حسب نوع النموذج لسهولة إعادة استخدامه بدون إعادة تدريب
واجهة تشغيل: تطبيق ويب بسيط لتجربة النموذج مباشرة عند الطلب
تقرير الأداء: ملف يشرح النتائج النهائية، نسبة الدقة، وكيفية قراءة المقاييس
دليل الاستخدام: شرح مبسط لكيفية تشغيل الكود وتنصيب المكتبات اللازمة
عمل اتنين موديل والمقارنه بينهم واختيار الافضل حسب المقارنه
10.00
|
|
عمل Deployment للموديل باستخدام (html,js,css) او streamlit لإنشاء واجهه ويب بسيطه
10.00
|
|
شرح ملف الكود المرسل للعميل وشرح طريقه الاستخدام بشكل كامل
15.00
|
عمل اتنين موديل والمقارنه بينهم واختيار الافضل حسب المقارنه
10.00
|
|
عمل Deployment للموديل باستخدام (html,js,css) او streamlit لإنشاء واجهه ويب بسيطه
10.00
|
|
شرح ملف الكود المرسل للعميل وشرح طريقه الاستخدام بشكل كامل
15.00
|