خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستخدمة

استخدام Random Forest و Logistic Regression لتحقيق أفضل دقة


برمجة و تطوير

نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بمرض السكري من بياناتك بدقة عالية

هل تمتلك بيانات وترغب في معرفة احتمالية إصابة شخص بمرض السكري؟
سأقوم بإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة لتحليل بياناتك والتنبؤ بدقة عالية باحتمالية الإصابة.
النموذج يقبل بيانات جديدة ويتعامل معها بسهولة، ويُظهر النتيجة كنسبة مئوية توضح درجة الخطورة.

نموذج تعلم اّلي

أنا أقدم لك نموذجًا احترافيًا مبنيًا بخوارزميات تعلم آلي متعددة مثل:

Logistic Regression

Random Forest

Gradient Boosting

Support Vector Machines (SVM)

مميزات النموذج

معالجة البيانات (missing values, encoding, scaling)

اختيار أفضل موديل بناءً على الأداء

تقييم دقيق للنموذج (accuracy, recall, f1-score)

تقرير شامل بالنتائج (PDF أو HTML)


ما الذي ستستلمه

كود Python كامل قابل للتخصيص

تقرير مفصل عن النموذج والأداء

امكانية التعديل حسب طلبك

دعم فني لمدة 3 أيام بعد


صور من الكود

شراء الخدمة

سعر الخدمة
$5.00
تطويرات اختيارية

تخصيص النموذج على بيانات العميل + تقرير اداء

  • 15 دولار
  • يومين

تخصيص شامل + واجهة استخدام (streamlight) + تقرير بصيغة pdf

  • 30 دولار
  • 6 أيام

بطاقة الخدمة

بطاقة الخدمة

شراء الخدمة

سعر الخدمة
$5.00
تطويرات اختيارية

تخصيص النموذج على بيانات العميل + تقرير اداء

  • 15 دولار
  • يومين

تخصيص شامل + واجهة استخدام (streamlight) + تقرير بصيغة pdf

  • 30 دولار
  • 6 أيام