هل تحتاج إلى بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل بياناتك أو التنبؤ بالنتائج؟
أقدّم لك خدمة بناء نموذج تعلم آلة باستخدام Python و Scikit-learn لتحويل بياناتك إلى نموذج قادر على التصنيف أو التنبؤ بدقة، مع شرح واضح للنتائج.
الخدمة الأساسية تشمل:
العمل على Dataset يحتوي حتى 1000 صف (Row) و حتى 20 عمود (Feature)
تنظيف البيانات ومعالجتها (Handling missing values + Encoding)
تدريب نموذج واحد مناسب (Classification أو Regression)
تقسيم البيانات (Train/Test Split)
تقييم النموذج باستخدام Accuracy + Precision + Recall
عرض النتائج برسوم بيانية (مثل Confusion Matrix)
هيتم عمل الخدمة الأساسية مقابل سعر الخدمة
تنظيف وتجهيز البيانات قبل التدريب
بناء نموذج مناسب للمشكلة
حساب الدقة ومؤشرات الأداء
كود Python منظم وسهل التعديل
دقة النموذج + المقاييس (Accuracy / Precision / Recall)
مثل Confusion Matrix أو Charts
طريقة تشغيل النموذج خطوة بخطوة
مشروع أكبر أو بيانات كبيرة حتى 5000 صف و 50 عمود -استخدام أكثر من نموذج (حتى 3 Models) للمقارنة
5.00
|
|
تقييم متقدم + Metrics -اضافة: AUC + ROC Curve + F1-score -مقارنة بين النماذج في جدول واضح
5.00
|
|
تحسين أضافي للنموذج (Optimization) تحسين باستخدام تقنيات مثل GridSearchCV لضبط Hyperparameters
5.00
|
|
شرح مفصل + تقرير -تقرير PDF يشرح: خطوات العمل و تحليل النتائج -شرح تشغيل الكود
5.00
|
مشروع أكبر أو بيانات كبيرة حتى 5000 صف و 50 عمود -استخدام أكثر من نموذج (حتى 3 Models) للمقارنة
5.00
|
|
تقييم متقدم + Metrics -اضافة: AUC + ROC Curve + F1-score -مقارنة بين النماذج في جدول واضح
5.00
|
|
تحسين أضافي للنموذج (Optimization) تحسين باستخدام تقنيات مثل GridSearchCV لضبط Hyperparameters
5.00
|
|
شرح مفصل + تقرير -تقرير PDF يشرح: خطوات العمل و تحليل النتائج -شرح تشغيل الكود
5.00
|