تنفيذ احترافي باستخدام أحدث خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning).

تحليل دقيق للبيانات لاستخراج الأنماط والعلاقات المهمة.

كود منظم ومشروح بالكامل داخل ملف Jupyter Notebook يشمل جميع المراحل:
Preprocessing – Feature Engineering – Training – Evaluation

تسليم نموذج مدرّب وجاهز للاستخدام بصيغة .pkl أو .joblib.

تحليل استكشافي للبيانات (EDA) يحتوي على 5 إلى 10 رسوم بيانية توضيحية مثل Histogram, Boxplot, Correlation Heatmap.

نتائج أداء دقيقة (Evaluation Metrics) تشمل: Accuracy – MSE – Confusion Matrix مع رسوم مرئية.

التزام كامل بالجودة والمواعيد المحددة للتسليم.

دعم فني بعد التسليم لضمان رضاك الكامل عن النتيجة

ملف Jupyter Notebook (.ipynb)

يحتوي على الكود الكامل والمشروح خطوة بخطوة لتسهيل الفهم وإعادة الاستخدام.

ملف النموذج المدرّب (Model File)

جاهز للتنبؤ على بيانات جديدة (.pkl أو .joblib).

تحليل استكشافي للبيانات (EDA)

يشمل من 5 إلى 10 رسوم بيانية لتوضيح التوزيعات والعلاقات بين المتغيرات.

نتائج الأداء (Evaluation Metrics)

Accuracy / MSE / Confusion Matrix، مع مخططات مرئية.

تقرير موجز PDF

5–10 صفحات يوضح كيفية تشغيل النموذج، شكل المدخلات المطلوبة، وملخص التوصيات لتحسين الأداء مستقبلًا.