وصف الخدمة

-سأقوم ببناء وتسليم حلّ متكامل لتعلّم الآلي مخصَّص لمشكلتك، يتضمّن نموذجًا مدرَّبًا وواجهة تفاعلية سهلة الاستخدام (Tkinter).
-يمكن أن تكون البيانات غير نظيفة؛ سأقوم بعمليات المعالجة المسبقة اللازمة، بما في ذلك تنظيف القيم المفقودة، معالجة القيم (outlier)، وتحويل المتغيرات النصية إلى رقمية.
-سأجرب عدة خوارزميات وأجري ضبطًا لِـHyperparameters لاختيار النموذج الأفضل أداءً. ويُقيَّم باستخدام مقاييس مناسبة لطبيعة المهمة.
-سيُدمج النموذج في واجهة تفاعلية باستخدام مكتبة Tkinter، تتيح للمستخدم إدخال البيانات والحصول على التنبؤات بسهولة.
-البيانات: يجب أن تحتوي مجموعة البيانات على 10000 سطر.

-ستحصل علي الاتي:
ملف النموذج المدرَّب قابل للاستدعاء (pickle).
كود المعالجة المسبقة (preprocessing).
كود الواجهة (Tkinter) مع تعليمات التشغيل.
تقرير مفصّل خطوة بخطوة يوضّح البيانات، خطوات المعالجة، النماذج المجربة، المقاييس، والاستنتاجات.
دعم بعد التسليم لمعالجة ملاحظات بسيطة أو تشغيل تجريبي.

مميزات الخدمة

تنظيف وتجهيز البيانات.

سأقوم بعمليات المعالجة المسبقة اللازمة.

واجهة استخدام سهلة.

واجهة تفاعلية سهلة الاستخدام (Tkinter).

تقرير شامل.

تقرير مفصّل بكل خطوات المشروع.

التعامل مع بيانات ضخمة.

سيتم تدريب النموذج علي هذه البيانات الضخمة.

معرض الأعمال

ما الذي ستستلمه

ملف النموذج المدرَّب قابل للاستدعاء.

ستحصل على ملف يحتوي على النموذج بعد تدريبه جاهز للاستخدام مباشرة، بحيث يمكنك استدعاؤه في أي وقت لتنفيذ التنبؤات دون الحاجة لإعادة التدريب من البداية.

كود المعالجة المسبقة.

يتضمن جميع الخطوات التي تم تطبيقها على البيانات قبل التدريب، مثل التنظيف، التعامل مع القيم المفقودة أو الشاذة، وتحويل البيانات إلى الشكل المناسب للنموذج، لتضمن نتائج دقيقة ومتسقة عند الاستخدام لاحقًا.

كود الواجهة مع تعليمات التشغيل.

واجهة تفاعلية سهلة الاستخدام مبنية بـ Tkinter، تتيح إدخال البيانات والحصول على التنبؤات مباشرة من النموذج، مع شرح واضح لكيفية تشغيلها خطوة بخطوة.

تقرير مفصّل بكل خطوات المشروع.

ملف واضح ومختصر يشرح بنية البيانات، خطوات المعالجة المطبقة، النماذج التي جُرّبت، نتائج التقييم بالمقاييس الرئيسية، وفيه استنتاجات وتوصيات عملية قابلة للتطبيق.