بناء نماذج التعلم الآلي machine learning models

السلام عليكم، أقدّم خدمة بناء نماذج تعلم آلي لتحويل بياناتك إلى رؤى عملية. تشمل الخدمة معالجة وتنظيف وتجهيز البيانات باستخدام Python (Pandas، NumPy)، تحليل البيانات وبناء النماذج التنبؤية واختبارها وتحسينها. أستخدم أشهر خوارزميات تعلم الآلة مثل: 1.الانحدار الخطي (Linear Regression) للتنبؤ بالقيم المستمرة. 2.شجرة القرار (Decision Tree) والغابات العشوائية (Random Forest). 3.الدعم الناقل (SVM) وKNN لمهام تصنيف البيانات. 4. الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) لمهام التصنيف البيانات . في الخدمة الأساسية: تنظيف ومعالجة بياناتك حتى 5000 صف × 10 أعمدة، إجراء تحليل استكشافي مع 4 رسوم أو تصورات بيانية أساسية، وبناء نموذج تعلم آلي واحد مع تقييم أدائه بالمقاييس العلمية (Accuracy, Precision, Recall…) يشمل إمكانية تجربة 4 خوارزميات تعلم آلي و اختيار الأفضل أداءً. مميزات الخدمة: 1.بناء نماذج تعلم آلي دقيقة باستخدام أدوات حديثة مثل Python، Pandas، NumPy، Scikit-learn. 2.تقييم النماذج وتحسين الأداء بمقاييس علمية موثوقة (Accuracy, Precision, Recall…). 3.التزام بسرية البيانات والحفاظ على خصوصيتها. 4.تسليم ضمن الوقت المحدد مع مرونة في التعديلات. 5.دعم فني بسيط بعد التسليم للإجابة عن استفسارات العميل. التسليمات: 1.ملف بيانات نظيف ومنسّق بعد المعالجة (CSV أو Excel). 2.رسوم بيانية وتصورات تفاعلية أو ثابتة توضح أهم الأنماط والعلاقات في البيانات. 3.دفتر Jupyter Notebook منظم يحتوي على الأكواد مع شرح لكل خطوة. 4.النموذج المدرب جاهز للاستخدام (ملف Pickle). 5.تقرير أداء النموذج يشمل المقاييس الأساسية (Accuracy, Precision, Recall, F1-scor تطويرات اختيارية: لكل 5000 صف إضافي في البيانات: 5 دولار لبناء 2 نموذج آلي إضافية: 5 دولار