هل لديك نصوص أو تعليقات أو رسائل وتحتاج إلى تحليلها واستخراج نتائج دقيقة تساعدك على فهم البيانات واتخاذ قرارات أفضل؟
أقدم خدمة متخصصة في تصنيف النصوص وتحليل المشاعر باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (NLP) وخوارزميات Machine Learning الحديثة، مع التركيز على تقديم نتائج دقيقة وسهلة التفسير.
أقوم بتنفيذ المشروع من فهم نوع البيانات النصية وتحليلها، إلى بناء نموذج تصنيف مدرب يمكنه التعامل مع النصوص الجديدة بدقة عالية.
تشمل الخدمة:
-فهم المشكلة (تصنيف نصوص أو تحليل مشاعر)
-تنظيف ومعالجة النصوص (Text Preprocessing)
-إزالة الرموز والكلمات غير المهمة (Stopwords)
-تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام TF-IDF
-بناء وتدريب نموذج Machine Learning
-تقييم وتحسين أداء النموذج
الخوارزميات المستخدمة:
Logistic Regression – Naive Bayes – SVM – Random Forest
الأدوات:
Python – NLTK – Scikit-learn – Pandas – NumPy – Matplotlib
الباقة الأساسية:
-حتى 5000 نص أو رسالة
-نموذج تصنيف واحد (Spam أو Sentiment Analysis)
تنظيف وتحضير البيانات بشكل صحيح لتحسين الأداء
بناء نموذج قوي يعطي نتائج دقيقة في تحليل النصوص
تسليم كود سهل الفهم وقابل للتعديل
ملف يحتوي على جميع خطوات بناء النموذج
Model مدرب يمكن استخدامه مباشرة على بيانات جديدة
زيادة حجم البيانات: تحليل حتى 10000نص بدل 5000
10.00
|
|
تجربة عدة خوارزميات (Logistic + SVM + Random Forest) واختيار الأفضل حسب الأداء
10.00
|
|
تحسين دقة النموذج باستخدام تقنيات مثل(Feature Engineering, Hyperparameter Tuning)للحصول على دقة أعلى
10.00
|
|
عرض النتائج بشكل بصري : أضافة -Confusion Matrix -Graphs لعرض الأداء
5.00
|
زيادة حجم البيانات: تحليل حتى 10000نص بدل 5000
10.00
|
|
تجربة عدة خوارزميات (Logistic + SVM + Random Forest) واختيار الأفضل حسب الأداء
10.00
|
|
تحسين دقة النموذج باستخدام تقنيات مثل(Feature Engineering, Hyperparameter Tuning)للحصول على دقة أعلى
10.00
|
|
عرض النتائج بشكل بصري : أضافة -Confusion Matrix -Graphs لعرض الأداء
5.00
|