أتخصص في بناء نماذج تعلم الآلة للتصنيف والتنبؤ بدقة عالية.
الخدمة الأساسية تشمل:
- Dataset بحد أقصى 5,000 صف
- نموذج تصنيف أو تنبؤ واحد
- تقييم النموذج (Accuracy، F1-Score، Confusion Matrix، ROC Curve)
- ملف Jupyter Notebook كامل وموثق
- مدة التسليم: يومين
ما يشمله العمل:
تحضير البيانات ومعالجتها:
تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، ترميز المتغيرات، وتطبيق Feature Engineering.
بناء وتقييم النموذج:
تدريب عدة نماذج (Random Forest، Logistic Regression، SVM، Neural Networks) ومقارنتها لاختيار الأفضل.
الأدوات: Python — Scikit-learn — Pandas — Matplotlib — Seaborn
ما ستستلمه: Jupyter Notebook كامل + ملف النموذج المدرب (.pkl) + تقرير النتائج.
تنظيف ومعالجة وترميز البيانات قبل التدريب
مقارنة عدة نماذج واختيار الأفضل بناءً على F1 وROC Curve
واجهة جاهزة لإدخال بيانات جديدة والحصول على تنبؤات فورية
ملخص شامل بأداء النموذج والمقاييس المستخدمة
كود Python كامل موثق لكل خطوات التدريب والتقييم
ملف .pkl جاهز للاستخدام الفوري في أي مشروع
تطبيق ويب تفاعلي جاهز للتشغيل مباشرةً
إضافة واجهة استخدام تفاعلية للنموذج باستخدام (Streamlit)
10.00
|
إضافة واجهة استخدام تفاعلية للنموذج باستخدام (Streamlit)
10.00
|