وصف الخدمة

هل لديك Dataset وتريد تحويلها إلى نموذج ذكاء اصطناعي؟
أنا آلاء، طالبة هندسة ذكاء اصطناعي، لدي خبرة عملية في Machine Learning باستخدام Python، ومن مشاريعي موديل Deepfake Detection بدقة 97.99% وموديل Transformer لتصنيف نصوص طبية بدقة 93.23%.

مقابل سعر الخدمة الأساسية سأقوم بـ:

تدريب موديل واحد فقط على Dataset واحدة لمهمة تصنيف أو انحدار.
تجهيز البيانات ومعالجتها بشكل أساسي.
تدريب وتقييم الموديل بالمقاييس المناسبة.
التعامل مع Dataset حتى 10,000 عينة.
تسليم Notebook واحد + ملف موديل مدرب + تقرير أداء مختصر حتى 3 صفحات + شرح مبسط للنتائج.

لا تشمل الخدمة الأساسية مقارنة عدة موديلات أو Hyperparameter Tuning المتقدم أو Streamlit أو Deployment.

تعتمد النتائج على جودة البيانات، وسأوضح لك التوقعات الواقعية بناءً على Dataset المرسلة.

مميزات الخدمة

تدريب موديل حقيقي

أبني الموديل بناءً على طبيعة بياناتك ومشكلتك، مش كود عام منسوخ.

تقييم أداء واضح ومفصل

تقرير يوضح المقاييس المناسبة لنوع المشكلة، مع عرض النتائج وتحليل أداء الموديل.

شرح مبسط للنتائج

هتفهم موديلك بيعمل إيه صح وغلط، مش مجرد رقم دقة.

كود منظم وموثّق

كود منظم وموثق مع تعليقات توضيحية على الخطوات الأساسية.

خبرة فعلية في Deep Learning وML

تدريب متخصص من NTI في Machine Learning، ومشاريع فعلية بنتائج موثقة.

التزام بالمواعيد

تحديث مستمر أثناء التنفيذ، مش اختفاء لحد التسليم.

ما الذي ستستلمه

ملف Notebook / الكود

كود Python منظم وموثق لعملية تجهيز البيانات والتدريب والتقييم، في Notebook واحد.

الموديل المدرب

ملف موديل واحد بصيغة مناسبة للمكتبة المستخدمة مثل .pkl أو .h5.

تقرير الأداء

تقرير مختصر حتى 3 صفحات يوضح المقاييس والنتائج وأداء الموديل.

شرح نصي مبسط

شرح مختصر يوضح معنى النتائج ونقاط القوة والضعف في الموديل.

متطلبات الخدمة

ملف الـDataset (CSV أو ما شابه)
نوع المشكلة (تصنيف / انحدار / تجميع)
الهدف من الموديل (ماذا نريد أن نتوقع؟)
تحديد Target Column
شرح مختصر لمعنى الأعمدة/البيانات
الـMetric المطلوب التركيز عليه (Accuracy مثلًا أو F1)
أي قيود خاصة (وقت التنفيذ، نوع المكتبة المطلوبة، إلخ)