بناء نماذج دقيقة وفعالة – تصميم وتدريب نماذج تعلم الآلة بأعلى دقة ممكنة

تحسين أداء النماذج – ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) وتقنيات Fine-Tuning لتحقيق أفضل نتائج.

معالجة البيانات باحترافية – تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحويل البيانات إلى صيغة مثالية للنماذج.

تقرير شامل – تقديم تحليل مفصل حول أداء النموذج، الرسوم البيانية، واقتراحات التحسين.

استخدام أحدث الأدوات – العمل باستخدام Python، Scikit-learn، TensorFlow، Pandas، NumPy.

دعم المشاريع الأكاديمية والتجارية – المساعدة في مشاريع الطلاب والشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

معالجة وتحليل حتى 10,000 صف من البيانات بصيغة CSV, Excel.
بناء نموذج تعلم آلي على مجموعة بيانات تصل إلى 50 ميجابايت.
في حال كانت البيانات أكبر من الحد المذكور، يمكن طلب تطويرات إضافية.
يُفضل التواصل معي قبل الشراء لمناقشة التفاصيل والتأكد من تلبية احتياجاتك بالكامل.

عند الانتهاء من تنفيذ الخدمة، سيحصل العميل على:

ملف يحتوي على كود المشروع – كود Python منظم ومُعلق عليه باستخدام Jupyter Notebook أو Python Script.
الشرح والتوضيح – ملف نصي أو فيديو قصير يوضح كيفية استخدام النموذج وتشغيله على بيانات جديدة.

يتم تسليم الملفات بصيغة:
Jupyter Notebook (.ipynb) أو Python Script (.py)
ملفات CSV أو Excel إذا كان هناك معالجة للبيانات
ملفات تقارير PDF أو DOCX حسب الطلب