أنا عبد الرحمن، متخصص في التعلم الآلي (Machine Learning) وتحليل البيانات، ولدي خبرة عملية في أكثر من 20 مشروعًا متنوعًا بين التصنيف (Classification)، التنبؤ (Regression)، التجميع (Clustering)، وتقنيات التعلم العميق (Deep Learning).
أتمتع بمهارة عالية في هندسة الخصائص (Feature Engineering)، وتحسين النماذج (Model Optimization)، مما يضمن الوصول لأفضل دقة وجودة في النتائج.
تنظيف ومعالجة البيانات (Data Preprocessing)
الخدمة تشمل:
1-بناء نماذج تعلم آلي باستخدام خوارزميات متعددة
2-هندسة الخصائص واختيار أهم السمات
3-تحسين الأداء باستخدام تقنيات متقدمة (Hyperparameter Tuning)
4-Notebook كامل بالكود والنتائج + إمكانية تقديم تقرير مفصل
ملحوظه:
الخدمة الأساسية تشمل ملفات بيانات حتى 25,000 صف (rows).
إذا كانت البيانات أكبر من 25,000 صف، سيتم إضافة تكلفة إضافية حسب الحجم
نفذت أكثر من 20 مشروع في التصنيف، التنبؤ، والتجميع مما يعكس خبرة عملية قوية.
من تنظيف البيانات وFeature Engineering إلى بناء وتحسين النماذج.
ستحصل على كود نظيف داخل Jupyter Notebook مع شرح كامل للخطوات.
إمكانية مراجعات وتعديلات حتى رضاك الكامل.
يحتوي على كامل الأكواد المستخدمة.
بصيغة قابلة للتحميل (مثل .pkl أو .h5).
ROC، confusion matrix، loss/accuracy curves
شرح بسيط لكيفية تشغيل النموذج وإعادة تدريبه على بيانات جديدة.
بناء موديل مع data preprocessing وfeature engineering
15.00
|
|
انشاء واجهه تفاعليه(Gui)لعرض النتائج باستخدام Gradio
10.00
|
|
تقرير مفصل pdf يوضح خطوات العمل مع الرسومات
10.00
|
|
زياده حجم الداتا حتي 50,000 صف
10.00
|
|
زياده حجم البيانات حتي100,000صف
20.00
|
بناء موديل مع data preprocessing وfeature engineering
15.00
|
|
انشاء واجهه تفاعليه(Gui)لعرض النتائج باستخدام Gradio
10.00
|
|
تقرير مفصل pdf يوضح خطوات العمل مع الرسومات
10.00
|
|
زياده حجم الداتا حتي 50,000 صف
10.00
|
|
زياده حجم البيانات حتي100,000صف
20.00
|