هل تبحث عن تحويل بياناتك إلى توقعات دقيقة وقرارات ذكية؟ أقدم لك خدمة بناء وتطوير نماذج تعلم الآلة (Machine Learning) باستخدام أحدث المكتبات (Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy).
ما الذي سأقدمه لك في هذه الخدمة؟
• تحليل واستكشاف البيانات (EDA).
• تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والغير منظمة.
• بناء الموديل الأنسب لمشروعك (Classification, Regression, Clustering).
• تقييم الأداء بتقرير دقيق يشمل مقاييس (Accuracy, Precision, Recall).
ما الذي ستستلمه؟
1. الملف البرمجي المصدري: بصيغة (.ipynb) أو (.py) بكود منسق وشرح لكل خطوة.
2. ملف الموديل المدرب: جاهز للاستخدام مباشرة في مشروعك بصيغة (.pkl) أو (.h5).
3. تقرير الأداء: ملف يشرح دقة الموديل ونتائجه والـ Confusion Matrix.
تنويه: السعر الأساسي للخدمة يشمل بناء نموذج واحد فقط على مجموعة بيانات جاهزة ومُنظفة. للمشاريع التي تتطلب دمج بيانات أو مقارنة خوارزميات متعددة، يرجى اختيار التطوير المناسب من الأسفل.
يتم تسليم الكود بتنسيق احترافي مع تعليقات توضيحية تشرح كل جزء، مما يسهل فهمه أو التعديل عليه لاحقاً.
يتم بناء النماذج باستخدام أقوى المكتبات البرمجية مثل Pandas وNumPy وScikit-learn لضمان معايير جودة عالية.
الإجابة على كافة استفساراتك المتعلقة بالكود وكيفية تشغيله حتى بعد تسليم الخدمة لضمان رضاك التام.
ملف بصيغة .ipynb (Jupyter Notebook) أو .py يحتوي على الكود كاملًا ومنظمًا، مع تعليقات توضيحية تشرح كل خطوة من معالجة البيانات وحتى بناء الموديل.
نسخة من الموديل الجاهز للاستخدام مباشرة بصيغة مثل .pkl أو .h5 (حسب نوع المكتبة المستخدمة)، بحيث يمكنك استدعاؤه في مشروعك دون الحاجة لإعادة التدريب.
ملف نصي أو PDF يشرح النتائج التي حققها الموديل (مثل الدقة Accuracy، الـ Confusion Matrix، وغيرها من المقاييس.
مقارنة 3 خوارزميات مختلفة و مطابقتها لاختيار النموذج الاعلى دقه
25.00
|
|
العمل على بيانات ضخمة تصل الى ٥٠ الف صف او دمج اكثر من مصدري (2) بيانات مختلفين
20.00
|
|
تسجيل فيديو مدته 10 دقائق لشرح الكود خطوة بخطوة بالتفصيل
15.00
|
مقارنة 3 خوارزميات مختلفة و مطابقتها لاختيار النموذج الاعلى دقه
25.00
|
|
العمل على بيانات ضخمة تصل الى ٥٠ الف صف او دمج اكثر من مصدري (2) بيانات مختلفين
20.00
|
|
تسجيل فيديو مدته 10 دقائق لشرح الكود خطوة بخطوة بالتفصيل
15.00
|