أقدّم خدمة تطوير نموذج ذكاء اصطناعي (Machine Learning Model) مخصص لحل مشكلات التصنيف أو التنبؤ باستخدام Python وTensorFlow، مع كود تشغيل جاهز ونتائج قابلة للتطبيق.
تصميم وتدريب نموذج ML باستخدام Python (scikit-learn أو TensorFlow).
إمكانية اختيار نوع النموذج (تصنيف / تنبؤ / تحليل نصوص / رؤية حاسوبية).
كود تشغيل جاهز مع ملف النموذج المحفوظ.
تقرير مبسط عن أداء النموذج ونتائجه.
- تنظيف وتجهيز البيانات (Data Preprocessing).
- تحليل استكشافي للبيانات (EDA).
- زيادة نطاق البيانات حتي 100,000
- بناء نموذج تعلم عميق (Deep Learning Model).
قبل الطلب، يُرجى التواصل لتوضيح البيانات ونوع النموذج المطلوب لضمان أفضل نتيجة ممكنة.
- حتى 50,000 سجل بيانات (صف) كحد أقصى
- تنسيقات البيانات المدعومة: CSV / Excel / JSON
- نموذج ذكاء اصطناعي مدرّب (ML Model).
- كود تشغيل جاهز بلغة Python.
- ملف النموذج المحفوظ (.pkl أو .h5).
- تقرير بسيط عن أداء النموذج.
المتطلبات من المشتري (Requirements)
الرجاء إرسال ما يلي بعد الطلب:
نوع المشكلة (تصنيف / تنبؤ / رؤية حاسوبية / نصوص).
ملف البيانات (CSV أو Excel أو JSON).
وصف المطلوب بدقة (مثلاً: التنبؤ بالمبيعات أو تصنيف الإشارات...).
هل هناك مقياس أداء تود التركيز عليه (Accuracy / F1 / AUC)؟
هل ترغب في نموذج تدريبي فقط أم واجهة نشر (API) أيضًا؟
هل تفضل استخدام مكتبة معينة (scikit-learn / TensorFlow / Keras)؟
تنظيف و تجهيز البيانات (Data preprocessing)
25.00
|
|
تحليل استكشافي للبيانات (EDA)
20.00
|
|
بناء نموذج تعلم عميق (Deep Learning Model)
75.00
|
|
زيادة نطاق البيانات حتي 100,000
40.00
|
تنظيف و تجهيز البيانات (Data preprocessing)
25.00
|
|
تحليل استكشافي للبيانات (EDA)
20.00
|
|
بناء نموذج تعلم عميق (Deep Learning Model)
75.00
|
|
زيادة نطاق البيانات حتي 100,000
40.00
|