تجهيز البيانات وتحويلها إلى أرقام قابلة للفهم من قبل خوارزميات الذكاء الاصطناعي (Encoding)، بالإضافة إلى توحيد مقياس البيانات (Scaling) لضمان أعلى كفاءة للنموذج.

اختيار وتدريب خوارزمية تعلم الآلة الأنسب لمشروعك (سواء كانت مشكلة تصنيف Classification أو انحدار Regression) باستخدام مكتبة Scikit-Learn.

لن أكتفي ببناء النموذج فقط، بل سأقوم باختباره باستخدام مقاييس دقيقة مثل (Accuracy, F1-Score, MSE، أو Confusion Matrix) للتأكد من قدرته على التنبؤ بشكل صحيح في بيئة العمل الحقيقية.

ملف (Jupyter Notebook أو .py) يحتوي على خطوات تجهيز البيانات، بناء النموذج، وتقييمه بشكل منظم وموثق والكود بأسلوب احترافي ومنظم، مع توثيقه بتعليقات (Comments) واضحة تشرح طريقة عمل النموذج، لتتمكن من الرجوع إليه أو تطويره بسهولة في المستقبل..

سأقوم بتسليمك النموذج النهائي جاهزاً للاستخدام الفوري بصيغة (Pickle أو Joblib)، لتتمكن من دمجه مباشرة في تطبيقك أو موقعك.

تقرير يوضح دقة النموذج (Accuracy) والنتائج التي حققها على بيانات الاختبار، ليطمئن قلبك لكفاءة العمل.