بناء نماذج تعلم الآلة Machine Learning Models

أهلاً بك، معك منار، متخصصـة في تحليل البيانات وبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. أقدم لك في هذه الخدمة حلولاً برمجية متكاملة تعتمد على منهجية علمية تبدأ من فهم البيانات وتنتهي بنموذج تنبؤي ذو كفاءة عالية، مع الالتزام التام بمعايير الكود النظيف (Clean Code) القابل للتطوير. أقوم ببناء وتدريب نماذج تعلم آلي مخصصة (Supervised & Unsupervised Learning) باستخدام لغة Python، سواء كنت تحتاج إلى التنبؤ بقيم مستقبلية، تصنيف البيانات، أو اكتشاف الأنماط المخفية. 🔹نطاق العمل مقابل 5 دولار (الخدمة الأساسية): لضمان الشفافية وتحديد حدود العمل، تشمل الخدمة الأساسية ما يلي: عدد النماذج: بناء وتدريب نموذج واحد فقط (Model) من اختيارك (تصنيف، انحدار، أو تجميع). حجم البيانات: معالجة بيانات يصل حجمها إلى 50,000 صف (Rows) نوع المشكلة: حل مشكلة برمجية محددة لمتغير مستهدف واحد (Target Variable). الخوارزميات المتاحة: الاختيار من بين (Random Forest, XGBoost, SVM, Logistic Regression, Linear Regression, K-Means). 🔹مميزات الخدمة: هندسة المتغيرات (Feature Engineering): تحسين الخصائص لرفع أداء النموذج. معالجة البيانات غير المتوازنة: استخدام تقنيات مثل (SMOTE) لضمان دقة التصنيف. ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning): الوصول لأفضل أداء ممكن للخوارزمية. كود احترافي: تسليم ملفات منظمة بتنسيق عالي الجودة. 🔹ما الذي ستتسلمه عند طلب الخدمة؟ عند إتمام العمل، سأقوم بتسليمك حزمة متكاملة تشمل: النموذج البرمجي (The Model): ملف النموذج النهائي المدرب بصيغة (Pickle) أو (Joblib) جاهز للتنفيذ. التحليل البياني (Data Visualization): عدد 3 رسوم بيانية توضيحية تصف سلوك البيانات والنتائج. تقرير دقة الأداء (Performance Analysis): تحليل دقيق يوضح كفاءة النموذج باستخدام (Accuracy & Confusion Matrix). الملف المصدري (Source Code): الكود البرمجي الكامل للمشروع بلغة Python بصيغة (ipynb أو py) منظم ومنسق بعناية.