هل تريد تصنيف بياناتك تلقائيًا بدقة عالية؟
أقدم لك خدمة متخصصة في بناء نماذج تصنيف (Classification) ذكية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق. سواء كنت تحتاج تصنيف نصوص، صور، أو بيانات رقمية.
دعم فني خلال وبعد التسليم.
مجالات التطبيق:
تصنيف النصوص (مراجعات العملاء، تحليل المشاعر، تصنيف المحتوى).
تصنيف الصور (كشف الأشياء، التمييز بين الأنواع، التشخيص الطبي).
تصنيف البيانات الرقمية (التحليل المالي، التنبؤ بالسلوك، التصنيف الائتماني).
عدد النماذج 1
حجم الداتا اقل من 20000 صف (Records) و20 عمود (Features)
خوارزميات ML: Logistic Regression, SVM, Random Forest, XGBoost.
نماذج DL: Neural Networks, CNN للصور، LSTM للنصوص.
أدوات التقييم: Scikit-learn, TensorFlow, Keras.
تنضيف للبيانات وملئ الفراغات وتحويل الداتا من نص لأرقام
تحليل البيانات ومعرفة العلاقات والإرتباطات مع الخاصية المستهدف تصنيفها (Target feature) ومعرفة توزيع كل البيانات
بناء نموذج قادر علي التصنيف بدقة عالية أكبر من 80%
نموذج تصنيف مدرب خصيصًا على بياناتك.
تقرير مفصل بدقة النموذج واستخدام مقاييس مثل Accuracy, Precision, Recall.
كود مكتوب بلغة Python سهل التعديل والفهم.
معالجة النص الكتابي او الطبيعي (NLP) فهم التعليقات مثلا او المراجعات (Feedback)
20.00
|
|
حل مشكلة طغيان عنصر او تصنيف اكتر من الآخرين باستخدام smote
10.00
|
|
تدريب النموذج علي بيانات اكبر من 10000 صف و 20 عمود
15.00
|
|
مقارنة بين 4 نماذج ماشين ليرنينج واختيار الأحسن
10.00
|
|
بناء موقع تفاعلي من خلال Streamlit
20.00
|
معالجة النص الكتابي او الطبيعي (NLP) فهم التعليقات مثلا او المراجعات (Feedback)
20.00
|
|
حل مشكلة طغيان عنصر او تصنيف اكتر من الآخرين باستخدام smote
10.00
|
|
تدريب النموذج علي بيانات اكبر من 10000 صف و 20 عمود
15.00
|
|
مقارنة بين 4 نماذج ماشين ليرنينج واختيار الأحسن
10.00
|
|
بناء موقع تفاعلي من خلال Streamlit
20.00
|