Machine Learning Models
تفاصيل العمل
بناء وتدريب نموذج مُحسَّن: تطوير نموذج تعلّم آلي عالي الكفاءة (سواء كان للتصنيف الثنائي/المتعدد أو للتنبؤ بالقيم العددية). تحليل الميزات وهندستها (Feature Engineering): اختيار وتجهيز المتغيرات الأكثر تأثيراً لضمان أعلى دقة تنبؤية للنموذج. تقييم الأداء: تقييم شامل لأداء النموذج باستخدام المقاييس الإحصائية المعتمدة (مثل الدقة، الاستدعاء، F1-Score للتصنيف، و RMSE/MAE للانحدار). توصيات التنفيذ: تقديم شفرة برمجية واضحة وجاهزة للدمج (عادةً باستخدام Python) بالإضافة إلى شرح مبسط لنتائج النموذج وكيفية استخدامه.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
