الخدمة الأساسية: تطوير نموذج تعلم آلي يلبي احتياجات مشروعك باستخدام نموذجين مختلفين لاختيار الأفضل.
تفاصيل الخدمة:
1. تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Cleaning & Preprocessing):
معالجة القيم المفقودة (Missing Values):
استبدال القيم المفقودة باستخدام تقنيات مثل المتوسط، الوسيط، أو النماذج التنبؤية لتجنب تأثيرها السلبي على الأداء.
إزالة البيانات الشاذة (Outliers):
الكشف عن البيانات غير الطبيعية باستخدام طرق مثل IQR أو Z-Score ومعالجتها أو حذفها.
تحويل السمات (Feature Scaling):
تحسين أداء النماذج باستخدام التوحيد (Normalization) أو التقييس (Standardization).
2. بناء وتقييم النماذج (Model Building & Evaluation):
تطوير نماذج تعلم الآلة:
تصميم نموذجين مختلفين بناءً على متطلبات المشروع.
ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning):
تحسين كل نموذج باستخدام أساليب ضبط دقيقة
تقييم الأداء: قياس أداء كل نموذج (F1-Score/Recall/Precision/Accuracy).
ماذا ستحصل عليه؟
ملف النموذج النهائي:
بصيغة .keras