بدلاً من تقديم نماذج جاهزة عامة، أقوم بتطوير نموذج مخصص بناءً على طبيعة بياناتك ومتطلبات بحثك الأكاديمي، مما يضمن دقة وفعالية أعلى.

أستخدم أحدث أساليب التعلم الآلي لضمان تحقيق أفضل النتائج الممكنة.

أقدم كودًا موثقًا ومنظمًا يسهل عليك تعديله أو تطويره مستقبلاً، مما يمنحك مرونة في تحسين البحث وتحديث النموذج وفقًا لمتطلباتك.

كوني على دراية بالمنهجيات البحثية، أساعدك في تحويل أفكارك إلى حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي دون أن تحتاج إلى خبرة برمجية متقدمة.

كود Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على:
- تحميل، تنظيف، واستكشاف البيانات.
- تحضير الميزات وبناء النموذج باستخدام TensorFlow, PyTorch, أو Scikit-learn.
- تدريب النموذج، تقييمه، وحفظه (.h5, .pth, .pkl).

model.h5 أو model.pth – ملف النموذج المحفوظ للاستخدام المباشر.

تعليمات تشغيل الكود وتنفيذ النموذج على جهازك.