تحليل البيانات وتصميم موديلات ذكاء أصطناعي بأستخدام بايثون و keras و scikit-learn.

- حجم البيانات: حتى 8000 سجل.

- تنظيف كامل ومعالجة للبيانات.
- تحليل شامل للبيانات.
- تنفيذ حتى 3 رسومات بيانية لشرح النتائج بشكل بصري.
- بناء نموذج تنبؤي مبدئي باستخدام Linear Regression أو Logistic Regression حسب طبيعة البيانات.
- مدة التسليم: يوم واحد.

- حجم البيانات: حتى 20000 سجل.

- تنظيف كامل ومعالجة للبيانات.
- تحليل شامل للبيانات واستخراج أهم المؤشرات.
- تنفيذ حتى 6 رسومات بيانية لشرح النتائج بشكل بصري بأستخدام matplotlib و seaborn.
- بناء عده نماذج متقدمه (3 نماذج) والمقارنه ما بينهم للحصول علي افضل ناتج.
- مدة التسليم: يومان.

- حجم البيانات: 20000+ سجل.

- تنظيف كامل ومعالجة للبيانات.
- تحليل شامل للبيانات واستخراج أهم المؤشرات واستخراج معلومات جديده من البيانات.
- تنفيذ 6 - 10 رسومات بيانية لشرح النتائج بشكل بصري بأستخدام matplotlib و seaborn.
- بناء شبكة تعلم عميق بأستخدام PyTorch او Keras لتنبؤ البيانات بدقه ممتازه في حدود أربع أطباق مكثفه (4 dense layers) ويوجد قابليه تعليمه علي اكثر من نتيجه او تنبؤ اكثر من معلومه واحد(Multi-output classification or Regression) .

س1: ما نوع البيانات التي يمكنك العمل عليها؟
يمكنني العمل على البيانات الجدولية (CSV أو Excel) في مجالات متعددة مثل الأعمال، الرعاية الصحية، والتمويل وغيرها. إذا لم تكن متأكدًا من نوع بياناتك، أرسل لي عينة وسأقوم بتأكيد إمكانية العمل عليها.

س2: ما هي خوارزميات تعلم الآلة التي تستخدمها؟
في المشاريع الأساسية أستخدم Linear Regression أو Logistic Regression.
أما في المشاريع المتقدمة فأقوم بمقارنة نماذج مثل Random Forest و XGBoost و SVM.
وفي الباقة الاحترافية أستخدم الشبكات العصبية العميقة (Deep Learning) باستخدام Keras.

س3: هل سأحصل على كود المشروع أيضًا؟
نعم، ستحصل على الكود الكامل (Python Jupyter Notebook أو سكربت) مع شرح واضح للخطوات حتى تتمكن من إعادة تنفيذ المشروع أو تطويره لاحقًا.

س4: هل يمكنك إعداد عرض تقديمي لعرض النتائج؟
نعم، أقدم كخدمة إضافية عرض PowerPoint احترافي يشرح البيانات، خطوات التحليل، والنموذج المستخدم بطريقة مرئية ومنظمة.