تحليل البيانات وبناء نماذج ذكاء اصطناعي ML Models بدقة عالية

وصف الخدمة مرحباً بك في خدمتي المتخصصة لعلوم البيانات وتعلم الآلة. بصفتي باحثاً أكاديمياً ومتخصصاً في التعامل مع البيانات والنمذجة الحاسوبية، أدرك أن بناء نموذج (Model) ناجح لا يعتمد فقط على الكود، بل على الفهم العميق للبيانات واختيار الخوارزمية الأنسب. سأقوم في هذه الخدمة ببناء نماذج تعلم الآلة (Machine Learning) لمشروعك باستخدام لغة Python وأحدث المكتبات العالمية. ما الذي سأقدمه لك في هذه الخدمة؟ تنظيف وتجهيز البيانات معالجة القيم المفقودة (Missing Values) إزالة التكرارات (Duplicates) تجهيز الأعمدة (Encoding/Scaling عند الحاجة) تحليل استكشافي للبيانات (EDA) ملخص إحصائي حتى 6 رسوم توضيحية (Histogram/Correlation/Boxplot… حسب البيانات) بناء نموذج واحد (1 Model) حسب نوع المهمة تصنيف (Classification) أو انحدار (Regression) (مثل Logistic Regression / Random Forest / XGBoost / SVM / KNN… يتم اختيار الأنسب حسب البيانات) تقييم النموذج بمقاييس واضحة للتصنيف: Accuracy F1-Score Confusion Matrix للانحدار: MAE RMSE R² او اى مقاييس تحتاجها حدود الخدمة الأساسية: عدد الملفات: ملف واحد فقط (CSV أو Excel) حجم البيانات: حتى 50,000 صف و 30 عمود عدد النماذج: نموذج واحد تقييمه عدد التعديلات: تعديلان (2) ضمن نفس نطاق العمل ما الذي ستستلمه ملف البيانات بعد التنظيف بصيغة CSV/Excel ستستلم ملف البيانات بعد تنظيفه وتجهيزه (CSV أو Excel)، بحيث يكون منظمًا وجاهزًا للتحليل أو تدريب نموذج تعلم الآلة، بعد معالجة القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتوحيد تنسيق البيانات. كود Python (Notebook أو Script) لتشغيل التدريب والتقييم ستستلم كود Python جاهز (Notebook أو ملف .py) لتشغيل تدريب النموذج وتقييمه، ويمكنك تشغيله مباشرة على بياناتك لإعادة النتائج. تقرير مختصر (PDF) يشرح: خطوات التجهيز النموذج المستخدم النتائج والمقاييس