يتم تدريب النموذج خصيصًا على بياناتك لتقديم أفضل دقة في التنبؤ.
إمكانية تخصيص النموذج حسب احتياجاتك.
استخدام خوارزميات أكثر تعقيدًا (Random Forest، XGBoost، Neural Networks) حسب احتياج المشروع.
تطبيق مبني بـ Streamlit يتيح لك الحصول على التوقعات فورًا بدون كتابة كود.

أقوم بتنظيف ومعالجة البيانات لاستخراج أقصى استفادة منها قبل بناء النموذج.
يمكنك تطبيق المشروع على أي نوع من البيانات (مبيعات، عملاء، منتجات، نصوص، إلخ).

تسليمك ملف المشروع كامل لتستطيع استخدامه وامكانية تعديله لاحقًا.
التعديل حتى 3 مرات مجاناً قبل التسليم النهائي.

أقدّم ملف README يشرح طريقة تشغيل المشروع وخطوات الاستخدام خطوة بخطوة.

معالجة ملف بيانات واحد (10,000 صف) بصيغة CSV أو Excel.

تطوير نموذج تعلم آلي واحد (مثل الانحدار اللوجستي، أو شجرة القرار).

إنشاء صفحة ويب تفاعلية بسيطة باستخدام Streamlit لعرض النتائج والتوقعات.

تسليم الملفات التالية:

كود المشروع (ملف .py أو مجلد Streamlit).

النموذج المدرب (model.pkl).

صفحة الويب (app.py).

ملف README يشرح طريقة التشغيل.