سأقوم بتطوير حلول تعلم آلي مخصصة باستخدام مكتبة Scikit-learn الشهيرة، حيث يمكنني بناء نماذج قادرة على التنبؤ، التصنيف، وتحليل البيانات بشكل دقيق. تشمل هذه الخدمة تحليل البيانات المبدئي، اختيار النموذج الأنسب، تدريب النموذج وتحسينه، بالإضافة إلى اختباره لضمان دقته. هذه الخدمة مخصصة للأفراد والشركات الذين يرغبون في تطبيق تقنيات تعلم الآلة لتحسين اتخاذ القرارات بناءً على البيانات
تحليل البيانات:
تحليل البيانات المبدئي للكشف عن الأنماط والاتجاهات المخفية.
تنظيف البيانات وإعدادها للنمذجة.
التعامل مع البيانات المفقودة والقيم الشاذة لضمان دقة النموذج.
اختيار النموذج الأنسب:
بناء واختيار النموذج الأنسب بناءً على نوع البيانات وهدف المشروع (التنبؤ، التصنيف، التجميع).
استخدام النماذج المتنوعة في Scikit-learn مثل: (مثل Logistic Regression, Random Forest, SVM, KNN, إلخ).
تحليل بيانات شامل: سأبدأ بفحص وتحليل بياناتك بشكل كامل للتأكد من فهم جميع الأنماط والاتجاهات المخفية بداخلها، مما يساعد في اختيار النموذج المناسب.
اختيار نماذج متنوعة: بناءً على نوع البيانات والهدف، سأقوم باختيار النماذج المناسبة مثل التصنيف، التنبؤ، أو التجميع، وأضمن أداء عالي باستخدام Scikit-learn.
تحسين النموذج: سأستخدم تقنيات مثل Cross-validation وتحسين المعلمات لضمان أعلى دقة للنموذج، مما يزيد من فاعليته في التنبؤ وحل المشاكل المعقدة.=
تقارير مفصلة: بعد تدريب النموذج، سأقدم لك تقارير مفصلة حول الأداء، بما في ذلك دقة النموذج وأي تحليلات إضافية تساعد في فهم النتائج.
تقرير أداء مبسط وسهل الفهم.
دعم فني مجاني لمدة 3 أيام بعد التسليم.
تحليل البيانات وتنظيفها.
اختيار النموذج المناسب بناءً على البيانات.
تدريب وتحسين النموذج باستخدام تقنيات متقدمة.
اختبار النموذج وتقديم تقارير أداء دقيقة.
موذج تعلم آلي جاهز: ستحصل على نموذج تعلم آلي متكامل قادر على التنبؤ أو التصنيف بناءً على البيانات التي توفرها.
الكود مع الشرح: ستستلم الكود البرمجي مع تعليقات وشرح لكيفية عمل النموذج، مما يسهل عليك فهمه واستخدامه.
تقارير الأداء والتحليل: سأقدم لك تقارير مفصلة تشمل تقييم النموذج باستخدام مقاييس مختلفة مثل دقة التصنيف أو متوسط الخطأ، بالإضافة إلى أي توصيات لتحسين النموذج.
تحليل وتنظيف بياناتك (حتى 1000 سجل و10 أعمدة)
تنفيذ نموذج تعلم آلي واحد (تصنيف أو تنبؤ) باستخدام Scikit-learn
تسليم الكود مع الشرح والتعليقات
تقرير بسيط يشمل:
دقة النموذج
المقاييس المستخدمة (Accuracy, Precision, Recall...)
صيغة البيانات: CSV أو Excel
من 2 إلى 6 أيام حسب تعقيد البيانات ومتطلبات المشروع.
