هل لديك بيانات، صور، أو فكرة مشروع وتريد تحويلها إلى نتائج دقيقة ونماذج عملية باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ أنا مهندس ذكاء اصطناعي وتعلم آلة، أمتلك خبرة عملية واسعة في بناء حلول Machine Learning، وتحليل البيانات؛ بدءاً من مرحلة فهم المشكلة وتحضير البيانات، وصولاً إلى تدريب النموذج وتقييمه بأعلى درجات الدقة.
استقبال ملف بيانات واحد (حتى 20,000 صف) وتنظيفه وتجهيزه (Data Cleaning).
تنفيذ EDA لفهم البيانات واستخراج الأنماط (Insights).
اختيار الخوارزمية المناسبة وتدريب نموذج Machine Learning واحد سواء كان لتصنيف البيانات (Classification)، التنبؤ بالقيم (Regression).
اختبار دقة النموذج باستخدام المقاييس العلمية المناسبة (مثل: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, MAE, R²).
Python, Pandas, NumPy
Scikit-learn, TensorFlow / Keras, XGBoost
ملف (Jupyter Notebook أو Python Script).
(مثل: .pkl أو .h5).
لتوضيح الأداء، والرسوم البيانية عند الحاجة.
رفع المشروع بالكامل على منصة GitHub مع تنظيم هيكلة الملفات باحترافية.
تسليم كود نظيف، منظم، وقابل للتطوير مع شرح مبسط لخطوات التشغيل.
جمع البيانات من الإنترنت، وتتضمن بناء وتدريب نموذج واحد فقط.
يرجى الاطلاع على تطويرات الخدمة أدناه.
عمل Deploy للموديل , وبناء API احترافي لرفعه وتشغيله سحابيا على Microsoft Azure Cloud Service
10.00
|
|
تطوير نموذج تعلم عميق ( Deep Learning ) للحصول على مويل ادق وللبيانات الأكثر من 20000 صف
10.00
|
|
بناء ما يصل الي 5 موديل Machine Learning و مقارنة النتائج لاختيار النموذج الأفضل والأدق
10.00
|
|
بناء واجهة مستخدم تفاعلية واحترافية للمشروع باستخدام Streamlit
10.00
|
عمل Deploy للموديل , وبناء API احترافي لرفعه وتشغيله سحابيا على Microsoft Azure Cloud Service
10.00
|
|
تطوير نموذج تعلم عميق ( Deep Learning ) للحصول على مويل ادق وللبيانات الأكثر من 20000 صف
10.00
|
|
بناء ما يصل الي 5 موديل Machine Learning و مقارنة النتائج لاختيار النموذج الأفضل والأدق
10.00
|
|
بناء واجهة مستخدم تفاعلية واحترافية للمشروع باستخدام Streamlit
10.00
|