هل لديك بيانات بصيغة CSV وتريد بناء نموذج تعلم آلي مناسب لها؟ سأساعدك في إنشاء نموذج فعال باستخدام لغة Python، مع مراعاة أفضل الممارسات في تحليل البيانات ومعالجتها.

التوقع (Regression) – مثل التنبؤ بالأسعار أو القيم المستقبلية.
التصنيف (Classification) – مثل تصنيف العملاء أو البريد الإلكتروني (Spam/Not Spam).
التجميع (Clustering) – مثل تقسيم العملاء إلى مجموعات متشابهة.

الخوارزميات المدعومة:
خوارزمية الجار الأقرب (k-Nearest Neighbors - KNN)
آلة المتجهات الداعمة (Support Vector Machine - SVM)
شجرة القرار (Decision Tree)
الغابات العشوائية (Random Forest)
خوارزمية K-Means
تحليل المكونات الرئيسية (Principal Component Analysis - PCA)

الأدوات والمكتبات التي سأستخدمها:
Numpy – العمليات الحسابية على البيانات
Pandas – معالجة وتحليل البيانات
Scipy – الحسابات العلمية والإحصائية
Scikit-Learn – بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي
Matplotlib – عرض البيانات والنتائج
Keras & TensorFlow – بناء نماذج الشبكات العصبية العميقة

تحسين أداء النموذج وتحليل النتائج

ضبط المعلمات للوصول إلى أفضل أداء (Hyperparameter Tuning)

مساعدة في حل المشاكل في المشاريع الموجودة مسبقًا

سوف تستلم نموذج فعال باستخدام لغة البايثون و هذا النموذج يتعمد اختياره بشكل اساسى على المشكله التى ستواجهك اذا كانت مشكله توقع او تصنيف او تجميع
هذا النموذج حجمه يتراوح من خمس (أسطر أو اكواد) إلى عشر (أسطر أو اكواد)