حوّل بياناتك إلى قرارات ذكية بموديل Machine Learning دقيق ومُختبر.
أقدم لك خدمة بناء نموذج تعلم آلي احترافي لحل مشاكل التصنيف (Classification) زي توقع إلغاء الحجوزات أو تصنيف العملاء، أو مشاكل التنبؤ العددي (Regression) زي توقع المبيعات أو الأسعار — من تنظيف البيانات لحد تقييم أداء النموذج، بكود موثق وتقرير واضح بالنتائج.
الخدمة الأساسية تشمل بالظبط:
تنظيف بياناتك ومعالجة القيم المفقودة
تحليل استكشافي (EDA) مع رسومات أساسية
هندسة ميزات بسيطة لتحسين جودة البيانات
تدريب خوارزمية واحدة فقط مناسبة لمشكلتك
تقييم الأداء بالمقاييس الأساسية (Accuracy/Precision/Recall/F1 أو RMSE/R²)
تسليم Jupyter Notebook + تقرير PDF مختصر
الخدمة بتشتغل على: ملف بيانات واحد لحد 10,000 صف و20 عمود، ومشكلة واحدة بس (Target واحد).
تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والقيم الشاذة لضمان جودة المدخلات (Data Cleaning & Preprocessing).
استخراج رسومات بيانية توضح العلاقات والأنماط المهمة في بياناتك قبل بناء النموذج.
استخلاص وتجهيز أهم العوامل المؤثرة في النتيجة لتحسين دقة النموذج.
اختيار وتدريب الخوارزمية الأنسب لمشكلتك (Random Forest, XGBoost, LightGBM, Logistic Regression) حسب نوع البيانات والهدف.
حساب مقاييس دقيقة لقياس جودة النموذج (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score للتصنيف / RMSE, R² للتنبؤ).
كود Python كامل وموثق بالتعليقات، سهل المراجعة والتطوير لاحقًا.
تقرير مختصر يوضح خطوات العمل والنتائج مع الرسومات البيانية الأساسية.
شرح بلغة بسيطة لطريقة عمل النموذج وكيفية قراءة وتفسير النتائج.
استخدام 3 خوارزميات machine learning واختيار الافضل + (hyperparameter tuning)
10.00
|
|
استخدام 5 خوارزميات machine learning و اختيار الافضل + (hyperparameter tuning)
15.00
|
|
زياده حجم البيانات لحد 40000 صف
5.00
|
|
زياده حجم البيانات لحد 100000 صف
10.00
|
|
نشر النموذج كتطبيق ويب تفاعلي يقدر العميل يجربه مباشرة في المتصفح (Deployment)
15.00
|
استخدام 3 خوارزميات machine learning واختيار الافضل + (hyperparameter tuning)
10.00
|
|
استخدام 5 خوارزميات machine learning و اختيار الافضل + (hyperparameter tuning)
15.00
|
|
زياده حجم البيانات لحد 40000 صف
5.00
|
|
زياده حجم البيانات لحد 100000 صف
10.00
|
|
نشر النموذج كتطبيق ويب تفاعلي يقدر العميل يجربه مباشرة في المتصفح (Deployment)
15.00
|