وصف الخدمة

ما أقدمه:
- نماذج التعلم الآلي (Supervised Learning) - للانحدار (Regression) او التصنيف (Classification).
- نماذج التعلم الآلي (Unsupervised Learning) - للتجميع (Clustering) او التجزئة (Segmentation).
- نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) - لتصنيف النصوص (Text Classification) او تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) او تطوير الشات بوت (Chatbots).
- نماذج الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) - لتصنيف الصور (Image Classification)

شروط الخدمة:
- تصميم نموذج واحد لكل خدمة
- يرجى تقديم مجموعة البيانات اللازمة لتدريب النموذج.
- ملف/مجموعة بيانات واحدة لكل خدمة.
- لمشاريع التعلم الآلي (Machine Learning) – يجب أن يكون ملف البيانات بصيغة CSV أو Excel، وألا تتجاوز 5,000 صف و10 أعمدة.
- لمشاريع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – يجب أن تكون البيانات بصيغة CSV أو Excel أو JSON، وألا تتجاوز 5,000 صف.
- لمشاريع الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) – يجب أن تحتوي مجموعة البيانات على حد أقصى 5,000 صورة.

معرض الأعمال

ما الذي ستستلمه

ملف كود بناء و تصميم نموذج ذكاء اصطناعي/تعلم آلي

- ملف كود واحد بصيغة .ipynb نظيف، كامل، و مشروح بوضوح.
- يشمل الكود جميع المراحل بناء النموذج، بما في ذلك:
1. استكشاف البيانات (Data Exploration).
2. معالجة البيانات (Data Preprocessing) لتحسين جودة المدخلات.
3. تصور البيانات (Data Visualization) لرؤية العلاقات والاتجاهات بوضوح.
4. تصميم بنية النموذج (Model Architecture) وفقًا لأفضل الممارسات.
5. تدريب النموذج (Model Training) لتحقيق أفضل أداء ممكن.
6. إجراء التنبؤات وتحليل النتائج (Model Predictions & Output) لاستخراج الرؤى النهائية.