أنظمة التصنيف الذكي (Classification Systems)

هل تعاني من صعوبة في فرز البيانات الضخمة أو اتخاذ قرارات دقيقة بناءً على المعطيات المتاحة؟ أقدم لك خدمة بناء أنظمة التصنيف الذكي (Classification Systems) التي تحول بياناتك إلى قرارات آلية سريعة ودقيقة. ما الذي سأقوم به في هذه الخدمة؟ تصنيف ثنائي أو متعدد (Binary/Mأقدم لك خبرتي كمهندس تعلم آلي لبناء أنظمة تصنيف ذكية (Classification Systems) تساعدك في اتخاذ قرارات دقيقة بناءً على بياناتك، سواء كنت ترغب في تصنيف العملاء، المنتجات، أو كشف الاحتيال. مقابل سعر الخدمة الأساسي (5$) ستحصل على: حجم البيانات: التعامل مع ملف بيانات واحد يحتوي على ما يصل إلى 2000 سجل (Row) و 10 أعمدة (Features) كحد أقصى. المهمة: بناء نموذج تصنيف واحد (Single Classification Model) باستخدام خوارزميات التعلم الآلي التقليدية مثل (Random Forest) أو (Logistic Regression). المخرجات: تسليم ملف الكود المصدري بصيغة Jupyter Notebook (.ipynb) مع شرح مبسط للخطوات باللغة الإنجليزية. التقييم: تقرير بسيط يوضح دقة النموذج (Accuracy Score).ulti-class): تصنيف البيانات إلى فئتين (مثل: نعم/لا) أو فئات متعددة. كشف الأنماط (Pattern Recognition): كشف الاحتيال، تصنيف رسائل البريد، أو تقييم جودة المنتجات. تحليل رحيل العملاء (Churn Prediction): تحديد العملاء المحتمل توقفهم عن الخدمة لاتخاذ إجراءات استباقية. توقع المخاطر الائتمانية: بناء نماذج لتقييم أهلية العملاء للقروض أو الخدمات. خطوات العمل التقنية: Exploratory Data Analysis (EDA): فهم توزيع الفئات ومعالجة البيانات غير المتوازنة (Imbalanced Data) باستخدام تقنيات مثل SMOTE. Feature Selection: اختيار أقوى المتغيرات التي ترفع دقة التصنيف. Model Training: تجربة خوارزميات مثل (Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines). Performance Evaluation: تقديم تقرير دقيق يشمل (Precision, Recall, F1-Score) لضمان موثوقية النموذج.