مطلوب Application of ML + Hybird framework

السلام عليكم، مطلوب متخصص Python لبناء الجانب التطبيقي تخصص (Business Information Systems).
متوفر Dataset حقيقية لـ Consumer Behavior.
متوفر Journal منشور يوضح الـ Pipeline المطلوب محاكاته.
تنفيذ 4 موديلات ML: (SVM, XGBoost, CatBoost, BPANN) واستخراج الـ Classification Report لكل منها.
عمل Correlation Analysis و Confusion Matrix
استخراج أهم الميزات (Feature Importance) لأفضل موديل.
بناء Hybrid Framework يدمج بين تقنيات الـ DL والـ RL
إجراء مقارنة نهائية شاملة بين نتائج الموديلات المنفردة (Single) والإطار الهجين (Hybrid) من حيث الدقة والكفاءة.
ملف Jupyter Notebook منظم، يحتوي على شرح لكل خطوة (Documentation)، مع مراعاة التعامل مع اختلال البيانات (Class Imbalance) إن وجد

عن الموضوع

ناشر الموضوع

.Nagham T

  • مبرمج

التعليقات (14)

.Khaled A
منذ ساعة و28 دقيقة
تواصل معي من ضمن خدماتي.
.Mustafa Y
منذ ساعة و27 دقيقة
تواصل معي وتحت امرك ان شاء الله
ادم خ.
منذ ساعة و27 دقيقة
السلام عليكم،
عندي خبرة +3 سنين في Python وMachine Learning، وأقدر أنفذلك الجزء التطبيقي بالكامل بشكل أكاديمي ومنظم بما يتوافق مع الـ Journal المطلوب محاكاته. هشتغل على تنفيذ موديلات SVM وXGBoost وCatBoost وBPANN مع استخراج الـ Classification Report وConfusion Matrix وCorrelation Analysis لكل موديل، بالإضافة لتحليل Feature Importance لأفضل موديل. كمان أقدر أبني Hybrid Framework يدمج بين تقنيات الـ Deep Learning والـ Reinforcement Learning مع مقارنة شاملة بين الـ Single Models والـ Hybrid Framework من حيث الدقة والكفاءة والأداء. هراعي التعامل مع مشكلة الـ Class Imbalance باستخدام الطرق المناسبة، وهسلمك Jupyter Notebook مرتب جدًا مع Documentation وشرح واضح لكل خطوة والكود يكون نظيف وقابل للتعديل. جاهز أبدأ فورًا وأبعتلك جزء تجريبي أو Structure مبدئي للشغل لو حابب.
.Abdelrahman E
منذ ساعة و27 دقيقة
تواصل معى الخدمه موجوده وتم شراؤها من اكثر من عميل
.Shrouk A
منذ ساعة و25 دقيقة
السلام عليكم،
أستطيع تنفيذ المشروع الخاص ببناء نماذج Machine Learning وتحليل بيانات سلوك المستهلك (Consumer Behavior) باستخدام Python بشكل كامل ومنظم طبقاً للـ Journal المطلوب.

لدي خبرة في:

* Data Preprocessing & EDA
* Handling Class Imbalance (SMOTE / Class Weights)
* Machine Learning Models (SVM, XGBoost, CatBoost, ANN)
* Deep Learning (BPANN using TensorFlow/Keras)
* Evaluation Metrics (Classification Report, Confusion Matrix)
* Feature Engineering & Feature Importance Analysis
* Comparative Model Analysis
* Jupyter Notebook Documentation

سأقوم بتنفيذ المطلوب بشكل كامل يشمل:

* تنظيف وتجهيز البيانات وتحليلها (Correlation Analysis)
* تدريب 4 نماذج: SVM, XGBoost, CatBoost, BPANN
* استخراج Classification Report لكل موديل
* رسم Confusion Matrix لكل نموذج
* تحديد أهم Features في أفضل Model
* بناء Hybrid Framework يجمع بين DL و RL حسب الـ Journal
* مقارنة شاملة بين Single Models و Hybrid Model من حيث الدقة والكفاءة
* توثيق كل خطوة داخل Jupyter Notebook بشكل احترافي ومنظم

سأراعي أيضاً:

* التعامل مع عدم توازن البيانات
* تحسين الأداء باستخدام Hyperparameter Tuning
* تنظيم الكود بشكل أكاديمي مطابق للـ Research Standards

جاهز للبدء فوراً وتنفيذ المشروع بدقة عالية.
.Emad A
منذ ساعة و25 دقيقة
المشروع اللي بتطلبه محتاج تنفيذ عملي دقيق، لأن القيمة الحقيقية هنا ليست فقط في تشغيل موديلات Machine Learning، ولكن في بناء Pipeline بحثي متكامل ينتج نتائج قابلة للتحليل والمقارنة الأكاديمية بشكل منظم وواضح.

السلام عليكم،
أنا عماد، متخصص في Machine Learning وData Science باستخدام Python، وعندي خبرة 4 سنين في تنفيذ المشاريع البحثية والأكاديمية المعتمدة على تحليل البيانات وبناء نماذج تصنيف متقدمة، مع تنظيم الـ Workflow داخل Jupyter Notebook بشكل احترافي يسهل مراجعته وشرحه.

سأقوم بتنفيذ الـ Pipeline بالكامل بداية من تحليل الـ Dataset وفهم طبيعة البيانات، ثم مرحلة الـ Preprocessing وتجهيز البيانات للنماذج، مع التعامل مع مشكلة Class Imbalance في حال وجودها باستخدام الأساليب المناسبة لضمان نتائج دقيقة وغير منحازة.

بعد ذلك سيتم بناء وتنفيذ موديلات SVM و XGBoost و CatBoost و BPANN، مع استخراج جميع نتائج التقييم المطلوبة مثل Classification Report و Confusion Matrix بالإضافة إلى تنفيذ Correlation Analysis وتحليل العلاقات بين المتغيرات.

كما سأقوم بتحليل Feature Importance لاستخراج أكثر الميزات تأثيرًا في أفضل موديل، مع توضيح سبب تفوقه من خلال النتائج والتحليل العملي.

وبالنسبة للـ Hybrid Framework، سيتم تصميم إطار يجمع بين تقنيات الـ Deep Learning والـ Reinforcement Learning بالشكل المتوافق مع الـ Journal المطلوب محاكاته، مع إجراء مقارنة نهائية شاملة بين الموديلات المنفردة والإطار الهجين من حيث الدقة والكفاءة والأداء.

سيتم تسليم Jupyter Notebook منظم جدًا يحتوي على شرح وتوثيق لكل خطوة داخل الـ Pipeline، مع تنظيم الرسوم البيانية والنتائج والاستنتاجات النهائية بطريقة احترافية تسهّل عليك الفهم أو المناقشة الأكاديمية لاحقًا.

ما يميز شغلي أنني لا أركز فقط على كتابة الكود، ولكن على بناء مشروع متكامل قابل للتحليل والعرض الأكاديمي، مع الاهتمام بتنظيم الـ Workflow والنتائج بشكل احترافي وواضح.
في انتظار رد حضرتك، ومستعد أبدأ في أي وقت يناسبك.
.Ahmed S
منذ ساعة و25 دقيقة
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته بشمهندس،

اطلعت على تفاصيل المشروع، وأقدر أنفذه بشكل احترافي ومنظم بما يتوافق مع متطلبات الـ Business Information Systems والـ Pipeline الموجود في الـ Journal، مع الاهتمام بجودة النتائج وتنظيم الـ Notebook بشكل أكاديمي واضح.

سيتم تنفيذ:

* Data Preprocessing وHandling للـ Class Imbalance
* تدريب موديلات:

* SVM
* XGBoost
* CatBoost
* BPANN
* استخراج Classification Report وConfusion Matrix لكل موديل
* Correlation Analysis وVisualization
* Feature Importance لأفضل موديل
* بناء Hybrid Framework يجمع بين DL وRL
* مقارنة شاملة بين الـ Single Models والـ Hybrid Framework من حيث الأداء والكفاءة

وسيتم تسليم:

* Jupyter Notebook منظم وموثق خطوة بخطوة
* شرح واضح لكل مرحلة داخل الكود
* نتائج وتحليلات مرتبة وسهلة للمناقشة الأكاديمية

عندي خبرة جيدة في Python وMachine Learning وDeep Learning وتحليل البيانات، مع الاهتمام إن المشروع يطلع بشكل احترافي وقابل للشرح والمناقشة بسهولة.

ابعت الـ Dataset والـ Journal ونبدأ إن شاء الله.
احمد ف.
منذ ساعة و21 دقيقة
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته،

اطلعت على تفاصيل المشروع والـ Journal المطلوب محاكاته بعناية، والمشروع بالفعل يحتاج تنفيذ أكاديمي قوي وليس مجرد تطبيق موديلات جاهزة، لذلك سأعمل على بناء Pipeline متكامل ومنظم يعكس فهم حقيقي للـ Machine Learning وBusiness Information Systems.

سيتم تنفيذ المشروع بدايةً من:
✔ Data Cleaning & Preprocessing
✔ Exploratory Data Analysis + Correlation Analysis
✔ معالجة مشكلة Class Imbalance بالأسلوب الأنسب حسب طبيعة البيانات
✔ Feature Engineering وتحسين جودة البيانات

ثم تنفيذ وتقييم موديلات:

* SVM
* XGBoost
* CatBoost
* BPANN

مع استخراج:
✔ Classification Report
✔ Confusion Matrix
✔ Accuracy / Precision / Recall / F1-Score
✔ Feature Importance وتحليل أكثر المتغيرات تأثيرًا

بعد ذلك سيتم بناء Hybrid Framework يجمع بين تقنيات Deep Learning وReinforcement Learning وفق الـ Pipeline البحثي الموجود في الـ Journal، مع إجراء مقارنة تحليلية شاملة بين الـ Single Models والـ Hybrid Framework من حيث:

* الأداء
* الدقة
* الاستقرار
* الكفاءة الحسابية

ما يميز تنفيذي:

* Notebook احترافي ومنظم جدًا مع Documentation لكل خطوة
* كود نظيف وقابل للتعديل والتطوير
* شرح أكاديمي واضح للنتائج والاستنتاجات
* الاهتمام بجودة التحليل وليس فقط إخراج النتائج
* إمكانية تطبيق Hyperparameter Tuning لتحسين أفضل موديل

لدي خبرة قوية في Python وMachine Learning وDeep Learning وتنفيذ المشاريع الأكاديمية والبحثية، وأتعامل باحترافية في تنظيم الـ Workflow وإخراج المشروع بصورة قوية مناسبة للمناقشة أو التسليم الجامعي.

جاهز للبدء فور استلام الـ Dataset والـ Journal، ويمكنني تحديثك أولًا بأول بمراحل التنفيذ والنتائج.
عبدالرحمن ج.
منذ ساعة و16 دقيقة
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

اطلعت على متطلبات المشروع بالكامل، والمطلوب هنا ليس فقط تنفيذ موديلات ML بشكل منفصل، بل محاكاة الـ Pipeline البحثي الموجود في الـ Journal مع بناء Framework منظم يسمح بالمقارنة بين الـ Single Models والـ Hybrid Framework بشكل أكاديمي صحيح.

سيتم تنفيذ مراحل الـ Preprocessing وتحليل البيانات ثم تدريب موديلات: SVM, XGBoost, CatBoost, BPANN
مع استخراج جميع الـ Evaluation Metrics المطلوبة مثل: Classification Report, Confusion Matrix, Correlation Analysis, Feature Importance

كذلك سيتم مراعاة مشكلة الـ Class Imbalance باستخدام الأساليب المناسبة بحسب طبيعة الـ Dataset، ثم بناء الـ Hybrid Framework وربط مخرجاته لإجراء مقارنة دقيقة من ناحية Accuracy وEfficiency وGeneralization.

وسيتم تسليم Jupyter Notebook منظم وموثق خطوة بخطوة بطريقة مناسبة للمناقشة أو التسليم الأكاديمي.

المدة: يومين
السعر: يتم تحديده بعد الاطلاع على الـ Dataset والـ Journal المطلوب محاكاته.
.Somia S
منذ ساعة و16 دقيقة
وعليكم السلام
هذا المشروع ضمن قدراتي تماماً، وهو مشروع متكامل ومنظم.
قبل ما أبدأ، محتاجة منك:
1. الـ Dataset
ارفع ملف البيانات (CSV أو Excel)
2. الـ Journal
ارفع الورقة البحثية المنشورة (PDF) عشان أحاكي الـ Pipeline بدقة
بعد ما أشوف البيانات والـ Journal، هقدر أحدد:
• طبيعة المشكلة (Binary / Multi-class Classification)
• كيفية بناء الـ Hybrid Framework (DL + RL) بشكل يتناسب مع البيانات
• طريقة معالجة الـ Class Imbalance لو موجود
ارسل لي الملفين وابدأ فوراً!​​​​​​​​​​​
.Mariam A
منذ ساعة و14 دقيقة
السلام عليكم أستاذة نغم. أنا مريم عمرو، AI Engineer و Full-Stack Developer متخصصة في Machine Learning و Deep Learning باستخدام Python و PyTorch. يمكنني تنفيذ الجانب التطبيقي كاملاً: بناء 4 نماذج ML (SVM, XGBoost, CatBoost, BPANN) مع Classification Report لكل منها، Correlation Analysis و Confusion Matrix، واستخراج Feature Importance، وبناء Hybrid Framework يدمج DL مع RL، ومقارنة شاملة بين النتائج. سأوثق كل خطوة في Jupyter Notebook منظم وأعالج Class Imbalance. يمكنك الاطلاع على أعمالي: https://mostaql.com/u/MariamSeifeldin/portfolio
.Mohamed I
منذ ساعة ودقيقتين
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته،
يسعدني التقديم على تنفيذ الجانب التطبيقي الخاص بمشروعكم في تخصص Business Information Systems، حيث أمتلك خبرة قوية في مشاريع الـ Machine Learning وتحليل البيانات باستخدام Python وJupyter Notebook، مع القدرة على تنفيذ Pipeline بحثي مطابق للأوراق العلمية المنشورة بدقة وتنظيم أكاديمي احترافي.

سأقوم بتنفيذ المشروع اعتمادًا على الـ Dataset الحقيقية المرفقة، مع دراسة الـ Journal المرسل وفهم الـ Methodology المطلوبة لإعادة بناء الـ Pipeline بصورة أكاديمية صحيحة وقابلة للمقارنة مع نتائج البحث الأصلي.

يشمل التنفيذ:
- معالجة البيانات وتنظيفها وتجهيزها للتحليل.
- فحص جودة البيانات وا
لتعامل مع القيم المفقودة والـ Outliers.
- تحليل اختلال البيانات (Class Imbalance) وتطبيق الحلول المناسبة مثل SMOTE أو غيره عند الحاجة.
- تنفيذ نماذج:
• SVM
• XGBoost
• CatBoost
• BPANN

مع استخراج:
- Classification Report كامل لكل موديل.
- Confusion Matrix.
- Correlation Analysis.
فاءة.
- الاستقرار.
- الأداء النهائي.

سيتم - Accuracy / Precision / Recall / F1-Score.
- Feature Importance لأفضل موديل وتحليل النتائج.

كما سأقوم ببناء Hybrid Framework يجمع بين تقنيات الـ Deep Learning والـ Reinforcement Learning وفق هيكل منظم وقابل للتطوير، ثم إجراء مقارنة شاملة بين النماذج المنفردة والإطار الهجين من حيث:
- الدقة.
- ال
كتسليم:
- Jupyter Notebook منظم وموثق بالكامل.
- شرح واضح لكل خطوة داخل الكود.
- نتائج ورسومات Visualization احترافية.
- كود مرتب وسهل الفهم والتعديل.
- مخرجات جاهزة للمناقشة الأكاديمية أو النشر.

أحرص دائمًا على الالتزام بالدقة الأكاديمية، جودة الكود، وتنظيم العمل بطريقة احترافية تساعد في الحصول على نتائج قوية وقابلة للتقييم العلمي.

يسعدني البدء فورًا بعد الاطلاع على الملفات المطلوبة والتفاصيل الخاصة بالبحث.

تحياتي لحضرتك
اسماعيل ر.
منذ 57 دقيقة
سلام عليكم كيف حالك
معك اسماعيل مهندس تعلم الآلة لقد قرات تفاصيل مشروعك وفهمت المطلوب تواصل معي للمزيد من التفاصيل
.Radwa E
منذ 26 دقيقة
السلام عليكم،

اطلعت على تفاصيل المشروع، وبإمكاني تنفيذ الجانب التطبيقي المطلوب بالكامل بشكل أكاديمي ومنظم اعتمادًا على الـ Dataset والجورنال المرسل لمحاكاة الـ Pipeline المطلوبة بدقة.

بحكم خبرتي في Python وMachine Learning وتحليل البيانات، سبق لي العمل على مشاريع تشمل بناء موديلات تصنيف، معالجة البيانات، وتحليل النتائج إحصائيًا مع توثيق كامل داخل Jupyter Notebook بطريقة واضحة ومناسبة للأعمال الأكاديمية والبحثية.

سأقوم بتنفيذ:

* تنظيف البيانات ومعالجة الـ Missing Values إن وجدت
* تحليل البيانات واكتشاف الـ Class Imbalance ومعالجته بالطرق المناسبة
* تنفيذ موديلات:

* SVM
* XGBoost
* CatBoost
* BPANN
* استخراج:

* Classification Report
* Confusion Matrix
* Correlation Analysis
* Feature Importance لأفضل موديل
* بناء Hybrid Framework يجمع بين تقنيات الـ Deep Learning والـ Reinforcement Learning وفق متطلبات البحث
* مقارنة شاملة بين الـ Single Models والـ Hybrid Framework من حيث:

* Accuracy
* Precision
* Recall
* F1-Score
* الكفاءة والأداء

كما سأحرص على:

* كتابة كود منظم وقابل للفهم
* توثيق وشرح كل خطوة داخل الـ Notebook
* تنظيم النتائج والجداول بشكل احترافي
* الالتزام بالـ Pipeline الموجودة في الـ Journal

جاهزة للبدء فور إرسال الـ Dataset والجورنال والمتطلبات الإضافية الخاصة بالمشروع.

أضف تعليق

سجّل دخول لتتمكن من إضافة تعليق على هذا الموضوع.

دخول
حساب جديد

عن الموضوع

ناشر الموضوع

.Nagham T

  • مبرمج

آخر المساهمات