أقدم خدمة بناء نماذج Machine Learning للبيانات الجدولية (Tabular Data) — سواء كان هدفك تصنيف (Classification) أو تنبؤ (Prediction) بناءً على بياناتك.
تشمل الخدمة:
تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing)
هندسة الخصائص (Feature Engineering) لتحسين أداء النموذج
بناء وتدريب النموذج باستخدام خوارزميات مثل XGBoost
تقييم أداء النموذج وتقديم تقرير بالنتائج (Accuracy/Metrics)
عدد الصفوف: حتى 5,000 صف
عدد النماذج: نموذجين (2) للمقارنة
نوع المشكلة: تصنيف أو تنبؤ (واحد من الاتنين)
المخرجات: Notebook + تقرير مختصر
تعاملت مع بيانات Kaggle الجدولية الحقيقية، من معالجة القيم الناقصة لهندسة الخصائص
استخدام XGBoost وأدوات تحليل بيانات مثبتة الكفاءة للوصول لأفضل دقة ممكنة
تواصل احترافي ومستمر معاك طول فترة تنفيذ الخدمة
يحتوي على كل خطوات معالجة البيانات وبناء النموذج بشكل منظم وموثق
شرح مختصر لأداء النموذج (Accuracy/Metrics) وأهم الخطوات اللي تمت
النموذج جاهز للاستخدام على بياناتك بعد تدريبه وضبطه
كود منظم ومعلّق عليه، تقدر ترجع له أو تعدل عليه لاحقًا
تحليل استكشافي مفصل (EDA)
5.00
|
|
تدريب ومقارنة 3 نماذج مختلفة
5.00
|
|
بيانات اكبر (5,000 - 20,000 صف)
5.00
|
|
بيانات اكبر (20,000 - 50,000 صف)
15.00
|
تحليل استكشافي مفصل (EDA)
5.00
|
|
تدريب ومقارنة 3 نماذج مختلفة
5.00
|
|
بيانات اكبر (5,000 - 20,000 صف)
5.00
|
|
بيانات اكبر (20,000 - 50,000 صف)
15.00
|