هل تبحث عن تحويل بياناتك إلى نماذج ذكية قادرة على التنبؤ والتصنيف؟
أقدم لك خدمة بناء وتطوير نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) باحترافية كاملة باستخدام لغة Python وأحدث المكتبات البرمجية (Scikit-Learn, Pandas, NumPy).
ما تشمله الخدمة:
استكشاف وتحليل البيانات (EDA) ورسم العلاقات البيانية.
معالجة وتجهيز البيانات (Data Preprocessing) وتعبئة القيم المفقودة.
تدريب النماذج الذكية حسب مشكلتك (التنبؤ بالأرقام Regression، أو التصنيف Classification مثل Random Forest وSVM).
تقييم أداء النموذج بدقة بناءً على المعايير العلمية (Accuracy, F1-Score).
حجم الخدمة الأساسية :
بناء نموذج تعلم آلي أساسي (Baseline) على مجموعة بيانات بسيطة (حتى 1000 صف و5 أعمدة)، مع تسليم الكود منظماً داخل ملف Jupyter Notebook وصيغة نموذج جاهزة (مثل .pkl)
تسليم ملف Jupyter Notebook منسق ومكتوب بأسلوب احترافي يحتوي على تعليقات تشرح كل خطوة برمجية بالتفصيل.
: تجربة واختبار أكثر من نموذج (Algorithms) للمقارنة بينها واختيار الأعلى دقة وأقل نسبة خطأ لمشروعك
حص أداء النموذج باستخدام المعايير الإحصائية المعتمدة مثل (Accuracy, F1-Score) لضمان موثوقية النتائج والتنبؤات.
كود بايثون كامل ومنظم داخل ملف بصيغة (Jupyter Notebook - .ipynb) مضافاً إليه تعليقات تشرح طريقة عمل النموذج بالتفصيل.
نسخة محفوظة من النموذج المدرب بصيغة (مثل .pkl أو .joblib) لتكون جاهزة للاستدعاء والتنبؤ مباشرة في أي وقت.
جدول أو نص يوضح بدقة نسب نجاح النموذج بناءً على معايير التقييم العالمية (Accuracy, F1-Score) التي حققها أثناء الاختبار.
تدريب النموذج علي مجموعه بيانات متوسطه (10,000صف)
10.00
|
|
بناء واجهه مستخدم تفاعليه وبسيطه باستخدام مكتبه (streamlit)
10.00
|
|
صياغه تقرير تحليلي وفني شامل بصيغه pdf
5.00
|
تدريب النموذج علي مجموعه بيانات متوسطه (10,000صف)
10.00
|
|
بناء واجهه مستخدم تفاعليه وبسيطه باستخدام مكتبه (streamlit)
10.00
|
|
صياغه تقرير تحليلي وفني شامل بصيغه pdf
5.00
|