بناء نموذج ذكاء اصطناعي قوي على بيانات غير معالجة، يشبه تماماً البناء على الرمال. مهما بلغت قوة خوارزمياتك، لن تظهر نتائجها إلا إذا كانت بياناتك مهيأة بشكل احترافي. بصفتي مهندسة ذكاء اصطناعي، مهمتي هي تحويل بياناتك من 'أرضية هشة' إلى 'قاعدة بيانات صلبة' تضمن لنموذجك الوصول لأقصى دقة ممكنة
نطاق العمل الأساسي :
البيانات الجدولية (Tabular Data):
التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values Imputation).
تنظيف البيانات من القيم المتطرفة (Outliers Removal).
ترميز البيانات (Categorical Encoding) وتوحيد المقاييس (Scaling/Normalization).
حد العمل: معالجة ملف بيانات واحد حتى (5000صف).
الرؤية الحاسوبية (Computer Vision):
توحيد أبعاد الصور (Resizing) وتحويل صيغ الألوان.
تهيئة ملفات التوسيم (Annotation Conversion) لصيغ (YOLO, XML, JSON).
حد العمل: معالجة (100 صورة).
خبرة عملية: اشتغلت على داتا سيت عالمية ومعقدة (زي KITTI) وعارفة يعني إيه دقة في الأرقام.
كود نظيف: بستخدم مكتبات Python (Pandas, NumPy, OpenCV, Scikit-learn) وبسلمك الكود منظم لو محتاجه.
Ready-to-use: الداتا اللي هتستلمها مني هتكون جاهزة فوراً للـ Training بدون أي تعديل إضافي.
دعم فني: لو واجهت أي مشكلة في فهم الداتا بعد التسليم، بكون معاك لحد ما الموديل يشتغل صح.
نسخة البيانات النهائية: ستحصل على ملفات البيانات بصيغة (CSV / Excel / Parquet) أو الصور (Images) بعد معالجتها وتنسيقها بشكل كامل.
هيكلة البيانات: سأقوم بتقسيم البيانات إلى (Train / Validation / Test) لتكون جاهزة للتدريب مباشرة على منصات مثل Google Colab أو محلياً.
ملف التوثيق (Readme): ملف نصي يشرح العمليات التي تمت على البيانات (مثل كيفية التعامل مع القيم المفقودة، أو مواصفات تغيير الحجم للصور).
تنسيق احترافي: ضمان خلو البيانات من أي تكرار أو أخطاء برمجية قد تعطل عملية الـ Training. وجده كام حرف
معالجه وتجهيز 1000 صف او صوره اضافيه
5.00
|
|
تسليم كود بايثون المستخدم فى المعالجه الاتمته مستقبلا
5.00
|
|
تقديم تقرير تحليلى EDA شامل للبيانات مع 5 رسومات بياننيه توضيحيه
5.00
|
معالجه وتجهيز 1000 صف او صوره اضافيه
5.00
|
|
تسليم كود بايثون المستخدم فى المعالجه الاتمته مستقبلا
5.00
|
|
تقديم تقرير تحليلى EDA شامل للبيانات مع 5 رسومات بياننيه توضيحيه
5.00
|