أقوم بتحليل ومعالجة بيانات بحجم يصل إلى 5000 صف، وهو الحجم المناسب لبناء نموذج فعال دون التأثير على الأداء أو سرعة التنفيذ. يتم التأكد من تنظيم البيانات والتعامل مع القيم المفقودة أو غير الصحيحة إن وجدت واذا اردت حجم بيانات اكبر نستطبع الزياده من قاذمه الخدمات الاضافيه

يتم اختيار خوارزمية تعلم آلي مناسبة لنوع المشكلة (تصنيف أو تنبؤ)، مثل Decision Tree، Random Forest، Logistic Regression وغيرها، وذلك بناءً على طبيعة البيانات لتحقيق أفضل دقة ممكنة.

أقوم بتنظيف البيانات من القيم المفقودة أو المتطرفة، وتطبيع القيم إن لزم، ثم تدريب النموذج باستخدام البيانات الجاهزة لتعلم العلاقات أو الأنماط اللازمة لحل المشكلة

يتم تقييم النموذج باستخدام مقاييس أداء شاملة مثل Accuracy، Precision، Recall، وF1-score، بهدف التأكد من جودة النموذج وقابليته للتعميم على بيانات جديدة.

أقوم بكتابة الكود الكامل للمشروع باستخدام لغة Python، مع الاعتماد على مكتبات متخصصة مثل Pandas وScikit-learn وNumPy، وهي أدوات قياسية في مجال علم البيانات والتعلم الآلي.

كل خطوة في الكود ستكون مشروحة بشكل واضح عبر تعليقات داخلية (inline comments) لمساعدتك في فهم طريقة تنفيذ النموذج وكيفية استخدامه لاحقًا أو التعديل عليه.

عدّ تقريرًا ملخصًا بصيغة PDF يحتوي على وصف المشروع، نوع النموذج المستخدم، خطوات التنفيذ، نتائج التقييم بالأرقام، وتحليلات مفيدة تساعدك في فهم النتائج النهائية بشكل مبسط.

مدة تنفيذ الخدمة الأساسية هي 1 أيام عمل من تاريخ استلام البيانات والمتطلبات الاساسيه(من دون اضافات) ، ويتم الالتزام بالموعد المحدد لتسليم الملفات دون تأخير.

1. كود التحليل، المعالجة المسبقة، التدريب، والتقييم (نموذج واحد بالسعر المتفق عليه)

2. تعليقات توضيحية لكل خطوة

1. وصف للمشكلة والبيانات المستخدمة

2. الخطوات المتبعة في تنفيذ المشروع

3. نوع النموذج المستخدم ولماذا تم اختياره

4. نتائج التقييم بالأرقام (مثل الدقة، معدل الخطأ، إلخ)

5. ملاحظات وتوصيات مستقبلية (إذا لزم)

أقدّم دعم فني مجاني لمدة 3 أيام بعد التسليم، عبر الرسائل، للرد على أي استفسارات متعلقة بالنموذج أو الكود أو التقرير، وذلك لضمان استفادتك الكاملة من الخدمة.