برمجة نماذج تعلم آلة وتحليل بيانات ذكي باستخدام بايثون

الخدمة الأساسية مقابل 5 دولار تشمل: -تنظيف وتجهيز البيانات: (Handling Missing Values) لملف واحد حتى 1000 صف. -تدريب نموذج واحد: من اختيارك حسب نوع بياناتك (Classification أو Regression). -تقرير النتائج: رسم بياني يوضح أداء النموذج ونسبة الدقة (Accuracy / Error Rate). التسليم: ستحصل على ملف الكود المصدري بصيغة Jupyter Notebook (.ipynb) منظم ومشروح خطوة بخطوة، أو ملف Python (.py) عادي حسب رغبتك. النماذج والخوارزميات المتاحة: -نماذج التصنيف (Classification): (Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, KNN, SVM, XGBoost). -نماذج التوقع (Regression): (Linear Regression). -ملحوظة: الخدمة الأساسية تغطي ملف واحد (1000 صف) وموديل واحد، ويمكنك زيادة المميزات (حجم البيانات، موديلات إضافية، أو خصائص متقدمة) من خلال اختيار التطويرات بالأسفل. -ثانياً: تطويرات الخدمة (انسخيها في خانة التطويرات تحت): عنوان التطوير: إضافة ميزة متقدمة (بيانات أضخم، موديل إضافي، أو خصائص جديدة). السعر الإضافي: سأقدم هذه الخدمة مقابل 5$ إضافية (لكل ميزة تختارها). شرح التطوير: يمكنك اختيار ميزة واحدة إضافية مقابل كل 5 دولار من الآتي: زيادة حجم البيانات: التعامل مع ملفات تصل إلى 8000 سطر بدلاً من 1000. هندسة الخصائص (Feature Engineering): استخراج ميزات جديدة من البيانات لرفع الدقة. تعدد النماذج: تجربة موديل إضافي (مثلاً XGBoost بجانب Random Forest) لاختيار الأفضل. ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning): لتحسين أداء الموديل للوصول لأقصى دقة ممكنة.