أقدم لك خدمة بناء نماذج تعلم الآلة (Machine Learning) باستخدام لغة Python وأحدث المكتبات العالمية مثل (Scikit-learn, Pandas, NumPy, Keras).
-اعداد البيانات :تجهيز مجموعة بيانات بحد اقصى 1.6مليون سجل
-ما الذي أقدمه في هذه الخدمة؟
أنا متخصص في بناء النماذج التالية حسب نوع بياناتك وهدفك:
-نماذج التصنيف (Classification): لتصنيف البيانات إلى فئات محددة (مثل: تصنيف العملاء، اكتشاف الاحتيال، تصنيف الصور).
-نماذج الانحدار (Regression): لتوقع قيم عددية مستقبلية (مثل: توقع أسعار العقارات، حجم المبيعات، درجات الحرارة).
-نماذج التنبؤ (Prediction Engine): بناء أنظمة قادرة على تحليل السلاسل الزمنية (Time Series) وتوقع الاتجاهات القادمة.
-تحليل وتجهيز البيانات: تنظيف البيانات من القيم المفقودة (Handling Missing Values) وهندسة الميزات (Feature Engineering) لضمان أعلى دقة.
لماذا تختار خدمتي؟
-دقة عالية: أعمل على تحسين النموذج (Hyperparameter Tuning) للوصول لأفضل أداء ممكن.
-عمل على بيانات كبيرة: عدد البيانات حتى1.6مليون سجل
الحجم : يصل حتى 138MB
-كود نظيف: ستحصل على كود منظم، موثق، وسهل الفهم.
-تقارير مفصلة: سأزودك برسوم بيانية توضح كفاءة النموذج (Accuracy, Confusion Matrix, MSE).
-دعم فني: سأشرح لك كيفية تشغيل النموذج واستخدامه في مشروعك.:
-بناء نموذج أولي (Baseline Model) على مجموعة بيانات صغيرة.
-تسليم الكود البرمجي (Notebook) مع شرح النتائج.
1. ملف الكود البرمجي الموثق (Source Code)
الوصف: ستحصل على ملف الكود بصيغة Jupyter Notebook (.ipynb) أو Python Script (.py). الكود مكتوب بأسلوب نظيف ومنظم، مع تعليقات (Comments) تشرح كل مرحلة من مراحل معالجة البيانات وبناء النموذج.
2. النموذج المدرب وجاهز للاستخدام (Trained Model File)
3. تقرير أداء النموذج (Performance Report)
الوصف: ملف يحتوي على الرسوم البيانية والإحصائيات التي تثبت دقة العمل، مثل:
مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) لقياس نماذج التصنيف.
منحنيات الخطأ (Error Metrics) لقياس نماذج الانحدار.
رسوم بيانية توضح مدى مطابقة التوقعات للواقع.
4. دليل التشغيل السريع (Setup Guide)
الوصف: ملف نصي بسيط (ReadMe) يشرح لك المتطلبات التقنية (Libraries) وكيفية تشغيل الكود على جهازك أو سيرفرك الخاص بكل سهولة.
5. ملف المتطلبات البرمجية (Requirements.txt)
الوصف: ملف تقني يضمن لك أن جميع المكتبات البرمجية المستخدمة ستعمل عندك بنفس الكفاءة وبدون أي أخطاء في التوافق
تنظيف ونحضير البيانات(Preprocessing)
5.00
|
|
واجهة المستخدم (User Interface) باستخدام streamlit
5.00
|
تنظيف ونحضير البيانات(Preprocessing)
5.00
|
|
واجهة المستخدم (User Interface) باستخدام streamlit
5.00
|