هل ترغب في نموذج دقيق وسهل الاستخدام يتنبأ بما سيحدث أو يُصنِّف بياناتك؟
سأقوم ببناء نموذج تعلّم آلي وفق أفضل الممارسات وتسليمه مع تقرير يوضّح النتائج ببساطة.
نطاق الباقة الأساسية (سعر الخدمة):
نوع المهمة: تصنيف (Classification) أو تنبؤ عددي (Regression).
حجم البيانات المشمول: حتى 20,000 صف و50 عمودًا أو ملف بحجم حتى 20MB بصيغة CSV/Excel.
المعالجة والنمذجة: تنظيف القيم المفقودة والترميز/التطبيع وتقسيم Train/Test، ثم تجربة نموذج مناسب (مثل Logistic/RandomForest/XGBoost أو Linear/Tree للانحدار).
التقييم: عرض مقاييس أداء واضحة حسب المهمة (Accuracy/Precision-Recall-F1 أو RMSE/R²).
ستستلم كود برمجي كامل مكتوب بلغة Python يحتوي على خطوات بناء النموذج ومعالجة البيانات.
تقرير منسق يوضح أداء النموذج، الدقة، والمخططات البيانية المرتبطة بالتحليل.
نسخة من النموذج بعد التدريب يمكنك استخدامها مباشرة لإجراء التنبؤات أو التصنيفات.
اضافة تحديد السوق صاعد/هابط
5.00
|
|
اضافة مستويات الدعم/المقاومة
10.00
|
|
اضافه اشارات الدخول/الخروج
20.00
|
|
وحدة ترشيح عقود الاوبشن
30.00
|
|
التقرير اليومي الشامل
10.00
|
اضافة تحديد السوق صاعد/هابط
5.00
|
|
اضافة مستويات الدعم/المقاومة
10.00
|
|
اضافه اشارات الدخول/الخروج
20.00
|
|
وحدة ترشيح عقود الاوبشن
30.00
|
|
التقرير اليومي الشامل
10.00
|