يتم بناء نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام أحدث الخوارزميات في تعلم الآلة والتعلم العميق، مما يضمن دقة عالية في التنبؤات واتخاذ القرارات الذكية.

يتم تنظيف ومعالجة البيانات من الأخطاء والقيم المفقودة، وإجراء التحليل المبدئي لفهم الأنماط والتوجهات داخل البيانات قبل تدريب النموذج.

يتم تحسين أداء النموذج من خلال ضبط المعاملات (Hyperparameters) للوصول إلى أفضل دقة وأداء عبر تقنيات مثل Grid Search وRandom Search وBayesian Optimization

يمكن نشر النموذج باستخدام FastAPI أو Flask ليتكامل مع الأنظمة الأخرى أو تحويله إلى تطبيق ويب ليسهل الوصول إليه من قبل المستخدمين.

يدعم النموذج تحليل النصوص، التعرف على الصور، معالجة الأرقام والبيانات الجدولية، وتحليل الصوت، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات.

ستحصل على كود برمجي نظيف ومنظم مكتوب بلغة Python باستخدام أقوى مكتبات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي مثل Scikit-learn، TensorFlow، وPyTorch، مما يتيح لك فهم النموذج وتعديله بسهولة. عدد الأسطر: يتراوح بين 300 إلى 800 سطر برمجي حسب تعقيد المشروع.

سيتم تقديم تقرير شامل يوضح الخطوات المتبعة في تحليل البيانات، تفاصيل بناء النموذج، وأداء النموذج بعد التدريب، مما يساعدك في فهم طريقة عمله ومدى دقته. عدد الصفحات: من 5 إلى 15 صفحة (حسب مستوى التفاصيل المطلوبة).

سيتم تضمين رسوم بيانية احترافية لعرض أداء النموذج باستخدام مصفوفة الارتباك، منحنيات ROC-AUC، توزيع الأخطاء، وغيرها من مقاييس التقييم لضمان شفافية النتائج. عدد الرسوم البيانية: من 5 إلى 10 رسوم بيانية تشمل:
مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)
منحنيات ROC-AUC و Precision-Recall
توزيع القيم والبيانات قبل وبعد المعالجة
تحليل الأخطاء والانحرافات

بعد استلام النتائج الأولية، يمكنك مشاركة ملاحظاتك، وسأقوم بتحسين وضبط النموذج بناءً على متطلباتك لضمان الحصول على الأداء المطلوب بأفضل جودة.