تحليل وتنظيف البيانات الضخمة وبناء موديلات ذكاء اصطناعي تنبؤية دقيقة

مقابل الخدمة الأساسية، سأقوم بتحليل مجموعة بيانات (Dataset) واحدة لا تتجاوز 100 أعمدة و 1000 صف، وبناء نموذج تعلم آلة واحد (مثل Linear Regression) مع تقديم ملف الكود بتنسيق ipynb تنظيف البيانات: التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values) وتنسيق البيانات. هندسة الميزات (Feature Engineering): اختيار المتغيرات الأهم لتحسين الدقة. بناء النموذج: استخدام مكتبات مثل Scikit-Learn أو TensorFlow. التقييم: تقديم مقاييس الدقة مثل (Accuracy, Precision, Recall). تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): فهم التوزيعات والعلاقات بين المتغيرات مع رسوم بيانية توضيحية. بناء النماذج (Model Building): استخدام خوارزميات (Regression, Classification, Clustering) حسب نوع المشكلة. ضبط وتحسين النموذج (Fine-tuning): الوصول لأعلى دقة (Accuracy) ممكنة وتجنب الـ Overfitting. التسليم: ملف Jupyter Notebook منظم التقرير النهائي ملف الموديل (Pickle/Joblib).