Machine and Deep learning
تفاصيل العمل
قمت بتطبيق خوارزميات تعلم الآلة المختلفة مثل الانحدار الخطي واللوجستي، وKNN، وSVM، وRandom Forest, والشبكات العصبية على بيانات واقعية. استخدمت تقنية SMOTE لتحسين دقة النماذج والتعامل مع مشكلة عدم توازن البيانات. ركزت على معالجة مشكلات زيادة أو قلة التعميم (Overfitting / Underfitting) وضبط النماذج للحصول على أفضل تعميم. غطيت دورة تعلم الآلة الكاملة من معالجة البيانات، بناء النماذج، التقييم كما قمت ببناء نماذج باستخدام LSTM و Random Forest للتنبؤ بدرجات الحرارة اعتمادًا على البيانات البيئية
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
