سأقوم بناء اى نوع موديل تطلبه مثل supervised-learning, unsupervised-learning باستخدام الخوارزميات البسيطة فى machine learning وفقا لنوع البيانات التى تملكها باستخدام لغة بايثون والمكتبات الملحقة بها مثل sklearn - tensorFlow - pandas -numpy فقط ويجب ان تكون البيانات جاهزة للتمرين مباشرة دون تنقية او اظهار رسومات توضيحية.
لمرحلة الأولى: تحليل البيانات
جمع البيانات من المصادر المحددة.
تنظيف البيانات (إزالة القيم المفقودة، معالجة القيم الشاذة).
تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
المرحلة الثانية: بناء النموذج
اختيار الخوارزمية المناسبة (مثل: Random Forest، Neural Networks).
كتابة الكود لبناء النموذج باستخدام TensorFlow أو أي مكتبة أخرى.
تدريب النموذج على البيانات.
المرحلة الثالثة: تقييم النموذج
حساب مقاييس الأداء (مثل: الدقة، الاستدعاء، F1 Score).
تقديم تقرير عن أداء النموذج.
المرحلة الرابعة: التسليم
تسليم الكود النهائي مع شرح مفصل عن طريق Jupyter Notebook (ipynb)