أقدّم لك خدمة احترافية لتطوير نماذج تنبؤية متقدمة باستخدام Python، مما يساعدك على استخراج رؤى دقيقة تدعم اتخاذ القرارات وتحسين الأداء.
تشمل الخدمة:
-بناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
-تحسين النموذج باستخدام Grid Search أو Cross Validation للحصول على أفضل أداء.
• امثلة علي الالجورزمات:
1. Linear Regression
2. Logistic Regression
3. Random Forests
4. KNN
5. SVM
والمزيد ...
التدريب علي بيانات تصل إلى حتى 1000 صف من البيانات بصيغة CSV أو Excel.
ملحوظة: يجب أن تكون البيانات جاهزة للتدريب.
دعم مستمر بعد تسليم العمل لضمان الرضا
لاضافة تنقية للداتا, اظهار للرسومات و غيرهما اعرض عليكم التطويرات الموجودة في حيز التطويرات.
لا تتردوا في التواصل معي.
الخدمة جيدة .. لكن التعامل لم يكن بالمستوى المطلوب .. أتمنى له تحسين أسلوب التواصل مستقبلاً .. بالتوفيق
شكرًا لك بشمهندس سليمان على رأيك وتقييمك للخدمة، ويسعدني أن تكون جودة العمل نالت رضاك. وأعتذر إذا لم يكن أسلوب التواصل بالمستوى الذي تتوقعه، وسأعمل على تحسين هذه النقطة لضمان تجربة أفضل في المرات القادمة. أقدّر ملاحظتك فهي تساعدني على التطور، وأتطلع للتعاون معك مجددًا بإذن الله.
إنشاء مودل + تنظيف البيانات (Data Cleaning) اذا كانت الداتا غير جاهزة للتدريب
15.00
|
|
انشاء مودل + تحليل البيانات بالكامل (Data Analys) باستخدام Matplotlib ,Plotly, Seaborn لتسهيل الفهم
20.00
|
|
انشاء مودل مع (data preprcessing , feature extraction)
25.00
|
|
نشر المودل عبر Streamlit
20.00
|
|
التدريب علي بيانات إضافية تصل إلى 5000 صف مع رسومات بيانية
25.00
|
إنشاء مودل + تنظيف البيانات (Data Cleaning) اذا كانت الداتا غير جاهزة للتدريب
15.00
|
|
انشاء مودل + تحليل البيانات بالكامل (Data Analys) باستخدام Matplotlib ,Plotly, Seaborn لتسهيل الفهم
20.00
|
|
انشاء مودل مع (data preprcessing , feature extraction)
25.00
|
|
نشر المودل عبر Streamlit
20.00
|
|
التدريب علي بيانات إضافية تصل إلى 5000 صف مع رسومات بيانية
25.00
|
الخدمة جيدة .. لكن التعامل لم يكن بالمستوى المطلوب .. أتمنى له تحسين أسلوب التواصل مستقبلاً .. بالتوفيق
شكرًا لك بشمهندس سليمان على رأيك وتقييمك للخدمة، ويسعدني أن تكون جودة العمل نالت رضاك. وأعتذر إذا لم يكن أسلوب التواصل بالمستوى الذي تتوقعه، وسأعمل على تحسين هذه النقطة لضمان تجربة أفضل في المرات القادمة. أقدّر ملاحظتك فهي تساعدني على التطور، وأتطلع للتعاون معك مجددًا بإذن الله.