بناء وتدريب نماذج ذكاء اصطناعي (Machine Learning) مخصصة لتحليل بياناتك

هل تمتلك بيانات وترغب في تحويلها إلى توقعات دقيقة أو رؤى تحليلية تدعم قراراتك؟ بصفتي مهندسة حاسبات وخبرة في هندسة تعلم الآلة ، أقدم لك خدمة متكاملة لبناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام لغة Python لضمان تقديم أعلى جودة في التحليل والتدريب، تشمل الخدمة الأساسية ما يلي: حجم البيانات: التعامل مع مجموعات بيانات (Datasets) يصل حجمها 5000 سجل (Rows) بحد أقصى. عدد المتغيرات: تحليل ومعالجة ما يصل إلى 10 أعمدة/متغيرات (Features) لضمان دقة هندسة الميزات. المخرجات البصرية: توفير 3 رسومات بيانية احترافية (Visualizations) تلخص أهم نتائج تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) وأداء النموذج. التسليم: ملف Jupyter Notebook (.ipynb) منظم وشامل لجميع مراحل المعالجة والتدريب ما الذي سأقدمه لك في هذه الخدمة؟ تحليل واستكشاف البيانات (EDA): تحليل عميق للبيانات باستخدام Matplotlib وSeaborn للكشف عن الأنماط والاتجاهات. معالجة البيانات وتجهيزها (Preprocessing): تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وهندسة الميزات (Feature Engineering) لضمان أعلى جودة للمدخلات. بناء وتدريب النماذج: استخدام خوارزميات تعلم الآلة المناسبة لنوع بياناتك، مثل: نماذج الانحدار (Regression) للتوقعات الرقمية. نماذج التصنيف (Classification) لتصنيف البيانات. نماذج التجميع (Clustering) لتقسيم البيانات (مثل K-Means). تحسين الأداء (Optimization): ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning) لضمان دقة النموذج. تقييم النموذج: تقديم تقرير دقيق حول كفاءة النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy, Precision, Recall, وF1-Score ما الذي ستستلمه مقابل الخدمة؟ ملف Google Colab Notebook: يحتوي على الكود البرمجي كاملًا ومنظمًا مع الشرح لكل خطوة. النتائج النهائية: ملف يحتوي على التوقعات أو التحليلات المستخرجة. تقرير موجز: يوضح أداء النموذج وأهم الرؤى التي تم استخلاصها من تحليل البيانات.