سأقوم ببناء نموذج ذكاء اصطناعي متقدم لتحليل البيانات باستخدام Python و مكتبات تعلم الآلة مثل Scikit-Learn, TensorFlow و Pandas.
ستشمل الخدمة الأساسية:
تحليل وتنظيف البيانات لضمان دقة النتائج
تطبيق خوارزميات تعلم الآلة مثل الانحدار الخطي، الأشجار العشوائية، والشبكات العصبية
تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل r2_score و mean_squared_error
تسليم الكود البرمجي موثقًا مع تعليقات لسهولة الفهم والتعديل
تقديم تقرير توضيحي يشرح خطوات التحليل، الخوارزميات المستخدمة، وأداء النموذج
حجم العمل:
عدد الأكواد: كود Python يحتوي على 100-300 سطر برمجي حسب تعقيد النموذج.
عدد الأقسام:
قسم لتحليل البيانات
قسم لبناء النموذج
قسم لتقييم الأداء
قسم لعرض النتائج
نوع الملفات التي سيتم تسليمها:
ملف Python بصيغة (.py أو .ipynb) يحتوي على الكود البرمجي
ملف بيانات معالج (CSV أو Excel) عند الحاجة
ملف تقرير تحليلي (PDF أو Word) يوضح النتائج والتوصيات
الخدمة الأساسية تتضمن:
نموذج واحد فقط
تحليل لبيانات تصل إلى 10,000 سجل
تحليل متقدم للبيانات: تنظيف ومعالجة البيانات لاستخراج رؤى قيمة.
نماذج دقيقة: بناء نماذج تعلم آلي متطورة باستخدام Scikit-Learn, TensorFlow, Pandas.
تحسين الأداء:ضبط المعلمات وتقييم النموذج للحصول على أفضل النتائج.
كود نظيف وقابل للتطوير:كتابة كود واضح مع تعليقات لفهمه بسهولة.
تقارير توضيحية:تقديم تقرير عن أداء النموذج وتحليل النتائج.
تسليم سريع: إنجاز الخدمة في وقت قياسي مع دعم فني للإجابة على أي استفسارات.
ملف Python (ملف .py أو Jupyter Notebook .ipynb): يحتوي على الكود البرمجي للنموذج.
تقرير تحليلي: ملف PDF أو Word يوضح تحليل البيانات، أداء النموذج، وتفسير النتائج.
تصورات بيانية: رسوم بيانية توضح تحليل البيانات ونتائج النموذج باستخدام Matplotlib وSeaborn.
البيانات المعالجة: إذا كان هناك تنظيف أو معالجة للبيانات، ستستلم ملف البيانات الجديد بصيغة CSV أو Excel.
إمكانية التعديلات: تعديل بسيط بعد التسليم لضمان رضاك التام.
