بناء نماذج ذكاء اصطناعي تعتمد على خوارزميات مختلفة مثل: Decision Trees، Random Forest، SVM، Neural Networks وغيرها.

تحسين أداء النماذج عبر تحسين المعلمات واستخدام أساليب متقدمة لزيادة الدقة.

استخدام مكتبات متطورة مثل Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch، XGBoost لضمان نتائج دقيقة.

إمكانية نشر النموذج ليكون جاهزًا للاستخدام عبر واجهات برمجية (APIs) أو تطبيقات ويب مثل Streamlit أو Flask.

إذا كنت بحاجة إلى نموذج ذكاء اصطناعي مخصص يناسب متطلباتك، يمكنك الاعتماد على هذه الخدمة للحصول

تصميم وتدريب نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام خوارزمية واحدة مثل SVM أو Random Forest أو Neural Networks
تحليل أداء النموذج وتقديم تقرير يشمل Accuracy و Precision و Recall و F1-score
ملف Jupyter Notebook يحتوي على الكود البرمجي والمخرجات مع تعليقات توضيحية
تنظيف ومعالجة مبدئية للبيانات لضمان دقة أفضل للنموذج
إرشادات تشغيل النموذج وتوضيح كيفية استخدامه مع بيانات جديدة
استشارة مجانية لمدة 15 دقيقة للإجابة عن أي استفسارات متعلقة بالنموذج

تحسين أداء النموذج باستخدام تقنيات متقدمة مثل تقليل التحيز وزيادة الدقة
استخدام أكثر من خوارزمية وتجربة النماذج المختلفة لاختيار الأفضل
نشر النموذج كواجهة API باستخدام Flask أو Streamlit لسهولة الاستخدام
تدريب النموذج على بيانات أكبر لضمان أداء أكثر دقة
توفير كود برمجي قابل للتعديل مع توثيق كامل لمراحل العمل