تشمل خبراتي:
التعلم الآلي (Machine Learning): بناء نماذج مثل الانحدار الخطي واللوجستي، الغابات العشوائية، KNN، وSVM.
التعلم العميق (Deep Learning): تطوير شبكات عصبية متقدمة لمهام التصنيف، التجميع، والانحدار.
التعلم غير المشرف (Unsupervised Learning): تحليل البيانات واستخراج الأنماط المخفية.
النماذج التوليدية (Generative AI): تصميم وتطوير نماذج توليدية مثل GANs وVAEs وLarge Language Models لتطبيقات متقدمة في النصوص، الصور، والبيانات الطبية.
أقدم خدمة تطوير نموذج مخصص (Machine Learning أو Deep Learning أو Generative AI) يتوافق مع طبيعة بياناتك واحتياجات مشروعك، مع القدرة على التعامل مع مختلف أنواع البيانات بمختلف الصيغ والأحجام.
للتفاصيل أو لمناقشة مشروعك، لا تتردد في التواصل معي.
تجهيز بياناتك الخام لتصبح جاهزة للاستخدام في نماذج التعلم الآلي، مع إجراء تحليل استكشافي لاستخراج الأنماط والرؤى الخفية.
بناء نماذج تعلم آلي وذكاء اصطناعي باستخدام أحدث التقنيات وأفضل الممارسات لضمان دقة وكفاءة عالية.
استخدام أساليب متقدمة مثل Cross Validation و Hyperparameter Tuning للحصول على أفضل أداء ممكن.
تسليم كود منظم وسهل الفهم، مع تعليقات واضحة لسهولة التطوير والتعديل مستقبلًا.
شرح النتائج والخطوات بلغة سهلة وبسيطة إذا لم تكن لديك خبرة سابقة في مجال تعلم الآلة.
الحرص على تقديم نتائج دقيقة في المواعيد المتفق عليها مع تواصل شفاف ومستمر طوال فترة التنفيذ.
نموذج مُدرّب ومُحسّن باستخدام بياناتك الخاصة لحل المشكلة المطلوبة (تصنيف، تنبؤ، تحليل…)، مع إمكانية دمجه مباشرة في أنظمتك أو تطبيقاتك.
يوثق جميع مراحل العمل ابتداءً من تحليل البيانات، مرورًا بمرحلة بناء النموذج وتقييمه، وصولًا إلى تفسير النتائج (متاح عند الطلب).
مخططات ورسوم تساعدك على فهم خصائص البيانات، أداء النموذج، والعلاقات بين المتغيرات (متاحة عند الطلب).
دليل واضح يشرح كيفية تشغيل النموذج، استخدامه في بيئتك الخاصة، أو إعادة تدريبه على بيانات جديدة بسهولة.
زيادة حجم البيانات عن 2000 سجل
15.00
|
|
تجربة موديل مختلفة ومقارنة النتائج
15.00
|
|
تحسين النموزج(Hyperparameter Tuning)
15.00
|
زيادة حجم البيانات عن 2000 سجل
15.00
|
|
تجربة موديل مختلفة ومقارنة النتائج
15.00
|
|
تحسين النموزج(Hyperparameter Tuning)
15.00
|