أنا مطور ذكاء اصطناعي متخصص في Machine Learning و Deep Learning، أقدّم حلولاً متكاملة لتطوير نماذج دقيقة وجاهزة للاستخدام، مع تحليل البيانات وتصوير النتائج. تشمل خدماتي: تجهيز البيانات وتحليلها، وتطوير نماذج تعلم مراقب وغير مراقب باستخدام خوارزميات مثل Linear Regression، Decision Trees، SVM، Random Forest، Gradient Boosting، kNN، K-Means، CNN، BiLSTM، BiGRU، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
حجم العمل مقابل الخدمة الأساسية:
تحليل البيانات وتجهيزها: تنظيف البيانات والتحقق من القيم المفقودة أو الشاذة، وإنشاء تصورات ورسوم بيانية. التسليم: Jupyter Notebook يحتوي على كل الخطوات.
تطوير النموذج: تصميم وبناء نموذج تعلم آلي أو عميق، مع اختبار الأداء باستخدام مقاييس مثل Accuracy وF1-score. التسليم: كود كامل ومنظم داخل Jupyter Notebook، ونموذج جاهز للاستخدام مع الرسومات التي توضح الأداء.
نطاق البيانات: معالجة بيانات حتى 10,000 صف و40 عمود تقريبًا أو ملفات بحجم يصل إلى 50 ميغابايت.
نماذج عالية الدقة وفعّالة جاهزة للاستخدام مباشرة.
معالجة متقدمة للبيانات، بما في ذلك التنظيف والتحليل والتصور.
دعم شامل لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) للغات متعددة.
تنوع في خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق لتلبية احتياجات المشروع.
تقارير ورسومات توضيحية لقياس دقة النموذج وفهم النتائج بسهولة.
إمكانية نشر النماذج على واجهة تفاعلية مثل Streamlit.
تطبيقات علمية وأكاديمية مع قابلية استخدام النماذج في البحث العلمي.
نشر على واجهة تفاعلية Streamlit
40.00
|
|
كتابة تقرير مفصل عن النتائج (٢-٣) صفحات تقرير مع رسوم بيانية
15.00
|
|
كتابة تقرير عن المنهجية methodology المستخدمة (٢-٣) صفحات مع صور
20.00
|
|
كتابة خوارزمية ال method او ال model الذي تم بناؤه (صفحة واحدة)
15.00
|
|
انشاء شبكات عميقة متقدمة (Transformers)
20.00
|
نشر على واجهة تفاعلية Streamlit
40.00
|
|
كتابة تقرير مفصل عن النتائج (٢-٣) صفحات تقرير مع رسوم بيانية
15.00
|
|
كتابة تقرير عن المنهجية methodology المستخدمة (٢-٣) صفحات مع صور
20.00
|
|
كتابة خوارزمية ال method او ال model الذي تم بناؤه (صفحة واحدة)
15.00
|
|
انشاء شبكات عميقة متقدمة (Transformers)
20.00
|