تحديد المشاكل الأساسية المحتملة في بياناتك مثل القيم المفقودة ونسبتها وعرض قيم إحصائية.

تجنب إضاعة الموارد على بيانات غير مناسبة أو معرفة نقطة البداية للتحسين.

نقطة انطلاق محددة ومنهجية في عملية بناء نماذج تعلم الآلة الأكثر تعقيداً.

التعامل مع مهندس متخصص في الذكاء الاصطناعي بخبرة تدريبية وعملية.

ابدأ بتقييم أولي لإمكانات بياناتك ونمذجتها بسعر رمزي ومناسب جداً (عبر الخدمة الأساسية).

اختر ما يناسب مشروعك بدءاً من التقييم الأولي وصولاً للنماذج المتقدمة عبر تطويرات الخدمة الواضحة والقابلة للتخصيص.

ملخص يتضمن مدى صلاحية البيانات للعمل وتقديم معلومات عن البيانات مثل أبعاد البيانات، أنواعها، ونسب القيم المفقودة ومعلومات إحصائية بصيغة CSV (تأكد من أن الملف لا يتجاوز 2500 صف و 10 عموداً للخدمة الأساسية مع العلم أنه لا يوجد حد للخدمة المطورة).

قيم رقمية تمثل مقياس الأداء الرئيسي (مثل Accuracy أو R²) للنموذج الأساسي على بيانات الاختبار بصيغة CSV،
+ منحنى Training and Validation،
+ Confusion Matrix + Classification Report.

تسليم الكود البرمجي الخاص بالنموذج بصيغة ipynb.