وصف الخدمة

مرحبًا، أنا حسين العوض — أحوّل بياناتك الخام إلى قرارات ونماذج ذكاء اصطناعي تنبؤية. النطاق: ملف واحد (CSV/Excel) حتى 30,000 سجل و30 عمودًا. أبدأ بتحليل استكشافي (EDA): جودة البيانات، القيم المفقودة والمتطرفة، ومراجعة المتغيرات المهمة مع رسوم بيانية بسيطة. ثم أنظف وأعالج البيانات (تعويض القيم المفقودة، ترميز المتغيرات الفئوية، وتوحيد المقاييس) وأجهزها لبناء النموذج. أبني نموذج تعلم آلة واحد مناسب (تصنيف أو انحدار)، أقسم البيانات تدريب/اختبار، وأقيّم الأداء بمقاييس ملائمة (Accuracy، F1، ROC AUC، RMSE...). أقدّم تفسيرًا عمليًا للنتائج وحدود النموذج لتسهيل تطبيقه في عملك. للتعاون أو بيانات أكبر، تواصل معي للمناقشة.
حجم البيانات المشمولة في الخدمة
تشمل الخدمة الأساسية تحليل ومعالجة ملف بيانات واحد فقط (CSV أو Excel) بحد أقصى:
30,000 سجل (Rows)
30 عمود (Columns)

مميزات الخدمة

تحليل بيانات استكشافي شامل:

فحص شامل لجودة البيانات، اكتشاف القيم المفقودة والمتطرفة، وتحديد العلاقات والارتباطات الرئيسية بين المتغيرات.

إنشاء تصورات بيانية (Visualizations) للمساعدة في فهم توزيع البيانات وأنماطها.

معالجة وإعداد البيانات:

تنظيف البيانات وتحويلها وتوحيد مقاييسها.

التعامل الاحترافي مع القيم المفقودة والمتغيرات الفئوية لضمان جاهزية البيانات للتدريب.

هندسة الخصائص واختيار الميزات (Feature Engineering and Selection) لتعزيز قوة النموذج التنبؤية.

بناء وتدريب النموذج الأمثل لتعلم الآلة:

اختيار الخوارزمية الأنسب لهدف مشروعك (مثل الانحدار، التصنيف، أو التجميع).

ضبط معلمات النموذج (Hyperparameter Tuning) لتحقيق أعلى دقة ممكنة.

ضمان تطبيق أفضل الممارسات في تقسيم البيانات لتدريب واختبار النموذج.

تقييم دقيق لأداء النموذج:

توفير مقاييس أداء مفصلة وواضحة (مثل الدقة، مقياس F1، ROC AUC، أو خطأ الجذر التربيعي المتوسط) لتقييم موثوقية النموذج.

تحليل تفسيري لنتائج النموذج لفهم كيفية اتخاذ القرار.

معرض الأعمال

ما الذي ستستلمه

النموذج المدرب الجاهز للاستخدام:

ملف النموذج المدرب (مثل ملف .pkl أو صيغة مناسبة أخرى) جاهز للاندماج في بيئة عملك أو تطبيقك.

كود المشروع بالكامل:

ملف Jupyter Notebook أو ملف Python (أو R) يحتوي على جميع الأكواد البرمجية المستخدمة في التحليل، إعداد البيانات، تدريب النموذج، وتقييم الأداء. الكود معنون ومرتب بشكل واضح.

تقرير التحليل الفني المفصل (بصيغة PDF):

ملخص تنفيذي: النتائج الرئيسية والرؤى القابلة للتنفيذ.

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): الرسوم البيانية والجداول التي تلخص حالة البيانات وجودتها.

منهجية العمل: شرح واضح لخطوات إعداد البيانات واختيار وتدريب الخوارزمية.

نتائج تقييم الأداء: جميع مقاييس الدقة والموثوقية التي تم الحصول عليها للنموذج النهائي.