إذا كنت تعمل على بيانات صحية أو بيانات حساسة وتحتاج إلى نموذج دقيق لتحليلها والتنبؤ بالمخاطر، فهذه الخدمة مناسبة لك.
أقوم ببناء نموذج Machine Learning مخصص يعتمد على تحليل البيانات واستخراج الأنماط للتنبؤ بالنتائج المستقبلية، باستخدام تقنيات حديثة في معالجة البيانات.
تشمل الخدمة:
* تنظيف البيانات وتحسين جودتها
* معالجة عدم توازن البيانات باستخدام تقنيات مثل SMOTE
* اختيار وتدريب النموذج المناسب (مثل Logistic Regression)
* تحسين دقة التوقعات باستخدام Calibration
* تقييم النموذج باستخدام مقاييس أداء دقيقة
ستحصل على:
* تقارير أداء واضحة
* Confusion Matrix
* تحليل للعوامل المؤثرة في التنبؤ
* شرح مبسط لكيفية استخدام النموذج
ملاحظات:
* الخدمة موجهة للتطبيقات العملية والتحليل الفعلي للبيانات
* لا تشمل تنفيذ مشاريع دراسية جاهزة للتسليم
* يمكن تخصيص النموذج حسب نوع البيانات المتوفرة لديك
يتم تصميم النموذج خصيصًا للتعامل مع بيانات الجلطات الدماغية، مع اختيار الخصائص (Features) المناسبة التي تعكس الحالة الطبية بدقة، مما يعطي نتائج أكثر واقعية وقابلية للاستخدام.
يتم تنظيف البيانات من القيم غير المناسبة، وتحويل المتغيرات النصية إلى رقمية، وتطبيق Standardization لضمان استقرار أداء النموذج وتحسين دقته.
يتم حل مشكلة عدم توازن البيانات (Imbalanced Dataset) عن طريق توليد عينات صناعية للفئة الأقل، مما يمنع انحياز النموذج ويزيد من قدرته على اكتشاف حالات الإصابة.
يتم تحديد أهم العوامل المؤثرة في التنبؤ مثل العمر أو مستوى السكر، مما يساعد على فهم كيف ولماذا يتخذ النموذج قراراته.
ستحصل على ملف كامل يحتوي على جميع مراحل العمل بدءًا من تحميل البيانات ومعالجتها، وصولًا إلى تدريب النموذج وتحليل النتائج بشكل منظم.
مجموعة من الرسومات التي تساعد على فهم البيانات وأداء النموذج بشكل بصري.
شرح مبسط لكل خطوة داخل المشروع لتسهيل الفهم حتى لغير المتخصصين.
تحسن النموذج بخوارزميات متقدمة و اختيار الافضل
5.00
|
|
جلسة شرح مباشر للمشروع
5.00
|
تحسن النموذج بخوارزميات متقدمة و اختيار الافضل
5.00
|
|
جلسة شرح مباشر للمشروع
5.00
|