هل لديك مجموعة بيانات وتحتاج إلى بناء نموذج تعلم آلة يساعدك على التصنيف أو التنبؤ واستخراج نتائج واضحة؟
سأقوم بتجهيز بياناتك وبناء نموذج تعلم آلة باستخدام Python، مع تقييم الأداء وشرح النتائج بصورة منظمة وسهلة الفهم.
تشمل الخدمة الأساسية:
تحليل ملف CSV أو Excel واحد.
حتى 1000 صف و15 عمودًا.
تحديد المتغير المستهدف بالتعاون مع المشتري.
تنظيف مبدئي للبيانات ومعالجة القيم المفقودة البسيطة.
تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار.
بناء ومقارنة نموذجين من نماذج تعلم الآلة.
قياس Accuracy وPrecision وRecall وF1 Score.
إنشاء Confusion Matrix.
إعداد تقرير PDF مختصر يوضح المنهجية والنتائج.
يتم تنفيذ العمل باستخدام Python ومكتبات Pandas وNumPy وscikit-learn وMatplotlib، مع الالتزام بسرية البيانات وتسليم الملفات بصورة منظمة.
الخدمة الأساسية مخصصة لمسائل التصنيف التقليدية، ولا تشمل الشبكات العصبية أو التعلم العميق أو نشر النموذج كتطبيق ويب، ويمكن إضافة هذه المتطلبات من خلال تطويرات الخدمة.
اختيار نموذج تعلم آلة مناسب لطبيعة البيانات والهدف المطلوب بدلًا من تطبيق خوارزمية بصورة عشوائية.
مقارنة نموذجين باستخدام مؤشرات أداء واضحة لاختيار الحل الأفضل.
حساب Accuracy وPrecision وRecall وF1 Score وإنشاء Confusion Matrix.
تسليم تقرير مختصر يشرح خطوات التنفيذ والنتائج وأهم الملاحظات.
ملف منظم يحتوي على توقعات النموذج ومؤشرات التقييم الأساسية.
تقرير PDF مختصر يوضح المنهجية والنماذج المستخدمة والنتائج.
Confusion Matrix ورسوم مقارنة أداء النماذج بصيغة PNG.
نسخة منظمة من البيانات بعد تنفيذ المعالجة المتفق عليها
تحليل حتى 5000 صف و30 عمودًا
10.00
|
|
مقارنة 5 نماذج تعلم آلة
15.00
|
|
تنفيذ Cross-Validation وضبط معاملات النموذج
20.00
|
تحليل حتى 5000 صف و30 عمودًا
10.00
|
|
مقارنة 5 نماذج تعلم آلة
15.00
|
|
تنفيذ Cross-Validation وضبط معاملات النموذج
20.00
|