مرحباً بك في خدمتي لتحليل البيانات وبناء نماذج تعلم الآلة (Machine Learning) باستخدام لغة Python.
إذا كان لديك بيانات وتريد استخراج معلومات مفيدة منها أو بناء نموذج للتنبؤ أو التصنيف، يمكنني مساعدتك في تحليل البيانات وتطوير نموذج مناسب لمشكلتك.
الأدوات والتقنيات المستخدمة
- NumPy و Pandas لتحليل البيانات وتنظيفها.
- Scikit-learn و Imbalanced-learn لبناء وتدريب نماذج تعلم الآلة.
- Seaborn و Matplotlib لإنشاء الرسوم البيانية وتوضيح النتائج.
- Jupyter Notebook لكتابة الكود بطريقة منظمة وسهلة الفهم.
أنواع النماذج التي يمكن تنفيذها
• التصنيف (Classification)
• الانحدار (Regression)
• التجميع (Clustering)
تشمل الخدمة الأساسية
- تحليل بيانات تصل إلى 20,000 صف.
- بناء نموذج تعلم آلي واحد حسب طبيعة البيانات.
- إنشاء رسمين بيانيين لعرض وتحليل النتائج.
- تقديم تقرير PDF (1–2 صفحة) يوضح النتائج وطريقة التحليل.
تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتحضير البيانات لتكون مناسبة لبناء نماذج تعلم الآلة.
تطوير نموذج باستخدام خوارزميات التصنيف أو الانحدار أو التجميع حسب طبيعة البيانات.
تحليل أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Precision و Recall لضمان جودة النتائج.
إنشاء رسوم بيانية ولوحات تحليلية باستخدام Matplotlib و Seaborn لتوضيح النتائج.
ملف الكود الكامل مكتوب بلغة Python باستخدام Jupyter Notebook أو Script منظم وسهل القراءة.
نموذج تعلم آلي مدرب باستخدام خوارزميات التصنيف أو الانحدار حسب طبيعة البيانات.
مجموعة من الرسوم البيانية التي توضح تحليل البيانات ونتائج النموذج باستخدام Matplotlib أو Seaborn أو Plotly.
تقرير PDF يشرح خطوات التحليل والنتائج الرئيسية للنموذج بطريقة واضحة.
تطوير واجهة المستخدم الرسومية (GUI): تصميم واجهة رسومية باستخدام TKINTER
5.00
|
|
اضافة خواريزمية اخرى : تنفيذ و تحليل نموذج اضافى باستخدام خواريزمية اخرى
5.00
|
تطوير واجهة المستخدم الرسومية (GUI): تصميم واجهة رسومية باستخدام TKINTER
5.00
|
|
اضافة خواريزمية اخرى : تنفيذ و تحليل نموذج اضافى باستخدام خواريزمية اخرى
5.00
|