أقوم بتطوير نماذج تعلم آلي للتنبؤ وتحليل بيانات المستشعرات (Sensor Data)، بما يشمل تنظيف البيانات، استكشافها، تدريب النموذج، وتقييم أدائه باستخدام أفضل الممارسات في علم البيانات وتعلم الآلة.
سأقوم ب:_
تحليل مجموعة بيانات الSensor
تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة بشكل أساسي.
تدريب نموذج تعلم آلي واحد للتنبؤ.
تسليم تقرير يتضمن نتائج الأداء والمؤشرات الأساسية.
أقوم ببناء نموذج ذكاء اصطناعي مخصص لتحليل بيانات Sensor والتنبؤ بالنتائج بدقة عالية باستخدام أفضل خوارزميات Machine Learning.
معالجة البيانات الخام وتحسين جودتها من خلال:
حذف القيم المفقودة
إزالة البيانات غير الصحيحة
معالجة الضوضاء Noise
وذلك لتحسين أداء النموذج.
معالجة البيانات الخام وتحسين جودتها من خلال:
حذف القيم المفقودة
إزالة البيانات غير الصحيحة
معالجة الضوضاء Noise
وذلك لتحسين أداء النموذج.
تدريب النموذج واختباره باستخدام بيانات حقيقية مع قياس:
Accuracy
Precision
Recall
لضمان أفضل نتائج ممكنة.
الاعتماد على أشهر المكتبات في مجال الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات مثل:
Pandas
NumPy
Scikit-learn
Matplotlib
ستحصل على ملف .ipynb جاهز للتشغيل يحتوي على جميع خطوات المشروع بداية من معالجة البيانات وحتى تدريب النموذج واختبار النتائج.
كود مكتوب بطريقة واضحة ومنظمة مع تقسيم جميع مراحل المشروع لتسهيل الفهم والتعديل والتطوير لاحقًا.
نموذج ذكاء اصطناعي جاهز بعد التدريب باستخدام بيانات Sensor وقادر على التنبؤ بالنتائج بدقة عالية.
تنظيف البيانات وتحسين جودتها من خلال:
حذف القيم المفقودة
معالجة البيانات الخاطئة
تقليل الضوضاء Noise
لتحسين أداء النموذج.
تحليل البيانات واستخراج أهم المعلومات والأنماط الموجودة داخل بيانات الحساسات.
شرح مبسط لجميع خطوات المشروع وطريقة عمل النموذج حتى تتمكن من فهم المشروع أو تطويره مستقبلاً.