هساعدك تحول بياناتك الخام لنموذج Machine Learning شغال ودقيق.
بقدملك خدمة شاملة تبدأ من تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Cleaning & Preprocessing)، مرورًا بهندسة الخصائص (Feature Engineering)، وصولًا لتدريب نموذج تعلم آلي مناسب لمشكلتك (تصنيف، تنبؤ، أو تحليل)، مع تقييم دقيق للنتائج وتقرير واضح يشرحلك أداء النموذج.
الخدمة الأساسية تشمل:
تحليل ونمذجة بيانات حتى 20,000 صف (rows) و20 عمود (columns) بصيغة CSV أو Excel، باستخدام خوارزمية واحدة مناسبة لمشكلتك.
بشتغل بلغة Python باستخدام Scikit-learn وPandas وTensorFlow، وعندي خبرة عملية في مشاريع حقيقية وصلت لدقة 85-99% على بيانات مختلفة (طبية، حسية، وتحليلية).
سواء عندك dataset جاهز أو محتاج مساعدة من الصفر، تواصل معايا ونحدد أفضل حل لمشروعك.
تنظيف ومعالجة البيانات
تصميم وتدريب نموذج مناسب لمشكلتك باستخدام أفضل الخوارزميات
قياس أداء النموذج بمقاييس واضحة (accuracy, precision, recall) وتقرير مفصل
كود Python نظيف ومشروح تقدر تستخدمه أو تعدل عليه بسهولة
سكريبت أو Jupyter Notebook يحتوي على كل خطوات التحليل والنموذج
: ملخص واضح لأداء النموذج والنتائج اللي توصلت لها
شرح مبسط لكل خطوة عشان تقدر تفهم وتعدل بسهولة
زيادة حجم البيانات الى 40000 صف بدلا من 20000
5.00
|
|
زيادة حجم البيانات الى صف 100000 صف كحد اقصى
10.00
|
|
زيادة حجم البيانات الى 200000 صف كحد اقصى
20.00
|
|
تجربة اكتر من موديل واحد و اختيار افضل موديل بناء على الmetrics المناسبة
10.00
|
|
Deployment (Flask App)
15.00
|
زيادة حجم البيانات الى 40000 صف بدلا من 20000
5.00
|
|
زيادة حجم البيانات الى صف 100000 صف كحد اقصى
10.00
|
|
زيادة حجم البيانات الى 200000 صف كحد اقصى
20.00
|
|
تجربة اكتر من موديل واحد و اختيار افضل موديل بناء على الmetrics المناسبة
10.00
|
|
Deployment (Flask App)
15.00
|