بناء نموذج تعلم آلي: يتضمن التصنيف (Classification)، الانحدار (Regression)، أو التجميع (Clustering) حسب متطلبات العميل. يمكنك إضافة المزيد من التفاصيل حول أنواع النماذج التي تعمل بها أو الحالات التي تناسب كل نوع.
تدريب النموذج: تعتمد على تقنيات متقدمة مثل Scikit-learn و TensorFlow. يمكنك توضيح أي أنواع من النماذج التي تعمل بها بشكل محدد
تقييم النموذج: من المهم أن تذكر مقاييس الأداء بشكل واضح مثل الـ Accuracy، F1 Score، Precision و Recall. يمكنك أيضًا توضيح أن هذه المقاييس تعتمد على نوع المشروع.
التعامل مع البيانات: من الجيد ذكر أن الخدمة تشمل بيانات متنوعة، سواء كانت بيانات رقمية أو نصية.
أنا مهندس متخصص في التعلم الآلي (Machine Learning) ولدي خبرة تمتد لسنتين في هذا المجال، عملت خلالها على العديد من المشاريع الناجحة. لدينا فريق متخصص يعمل معك لاختيار أفضل نموذج يناسب احتياجاتك بهدف تقديم أفضل مشروع. ستتضمن الخدمة جلسات لمتابعة تطورات المشروع بشكل دوري حسب الاتفاق. كما نقدم مجموعة من التطويرات الممتازة التي تتيح لك الحصول على أفضل النتائج وتحقيق أهدافك بكفاءة عالية.
نموذج تعلم آلي أو تعلم عميق يعمل بشكل مثالي بناءً على بياناتك.
كود Python كامل داخل Notebook مع شرح مفصل.
تحليل البيانات مع الرسوم البيانية والإحصائيات.
واجهة رسومية (GUI) لتفاعل سهل مع النموذج (إذا تم اختيار هذه الميزة).
مقارنة النماذج واختيار الأفضل بناءً على دقة الأداء
العمل علي معالجة للبيانات بالكامل (Data preprocessing)
10.00
|
|
عمل تحليل احصائي للبيانات بالكامل مع رسوم بيانية (EDA)
10.00
|
|
عمل 3 نماذج تعلم آلي و المقارنة بين الدقة بين كل النماذج و اختيار الافضل
10.00
|
|
عمل تطبيق سطح مكتب (Desktop Application) باستخدام python لعرض النموذج الافضل
30.00
|
العمل علي معالجة للبيانات بالكامل (Data preprocessing)
10.00
|
|
عمل تحليل احصائي للبيانات بالكامل مع رسوم بيانية (EDA)
10.00
|
|
عمل 3 نماذج تعلم آلي و المقارنة بين الدقة بين كل النماذج و اختيار الافضل
10.00
|
|
عمل تطبيق سطح مكتب (Desktop Application) باستخدام python لعرض النموذج الافضل
30.00
|