Logistic Regression — التنبؤ باحتمالية شراء العميل لمنتج أو خدمة.
KNN — أنظمة التوصية مثل اقتراح منتجات مشابهة للعملاء.
Decision Tree — تحليل المخاطر واتخاذ قرارات مثل الموافقة على القروض.
Random Forest — كشف الاحتيال في المعاملات المالية.
SVM — تصنيف الرسائل المزعجة (Spam Detection) أو تحليل النصوص.
Naive Bayes — تصنيف الرسائل والبريد الإلكتروني أو تحليل الأخبار.
LDA — تقليل أبعاد البيانات واكتشاف الأنماط المهمة في البيانات الكبيرة.
XGBoost — التنبؤ بالطلب على المنتجات أو التنبؤ بالأسعار.
Linear Regression — التنبؤ بالقيم المستمرة مثل الأسعار أو المبيعات.
K-Means — تقسيم البيانات إلى مجموعات مثل تقسيم العملاء (Customer Segmentation).

كما يمكن استخدام تقنيات Ensemble Learning مثل:
Voting
Stacking

كما يمكن استخدام خوارزميات أخرى حسب طبيعة البيانات والمشكلة.

Python مع مكتبات مثل :
Pandas و NumPy لمعالجة البيانات
Matplotlib و Seaborn لعرض البيانات
Scikit-Learn لبناء نماذج Machine Learning

١) فهم المشكلة ونوع المهمة المطلوبة.
٢) تدريب نموذج Machine Learning مناسب للبيانات.
٣) تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل:
Accuracy - Precision - Recall - F1-score - Confusion Matrix

تشمل الخدمة العمل على بيانات (Dataset) يتراوح حجمها من 10,000 إلى 100,000 صف (Rows)،
كما يمكن العمل على بيانات أصغر حسب طبيعة المشكلة.
وفي حالة البيانات الأكبر من هذا النطاق، يتم تنفيذ العمل مقابل تكلفة إضافية تُحدد بناءً على حجم البيانات وتعقيدها.

الكود الكامل باستخدام Python.

النموذج بعد التدريب جاهز للاستخدام.

شرح نتائج النموذج وأدائه مع توضيح طريقة تشغيل الكود واستخدامه.