هندسة البيانات المتقدمة وتطوير نماذج ML لتصنيف الأداء البدني بدقة 96%
تفاصيل العمل
تحويل البيانات إلى واقع: قمت بإعادة بناء وتصحيح هيكل بيانات ضخم عبر استخدام "هندسة العلامات المستندة إلى المعرفة" (Domain-Knowledge Label Engineering)، لتحويل توزيع اصطناعي غير دقيق إلى نموذج يعكس الواقع الفسيولوجي الطبيعي للبشر. ذكاء اصطناعي بدقة استثنائية: طورت نموذج تصنيف متطور باستخدام خوارزمية SVM وتقنيات تقليل الأبعاد PCA، مما أدى لرفع دقة التنبؤ إلى 95.97% مع ضمان عدم حدوث "أوفر فيتينج" (Overfitting). موثوقية قابلة للتطبيق: أثبتت النتائج كفاءة النموذج في التعميم (Generalization) بنسبة نجاح بلغت 91% على بيانات خارجية لم يسبق له رؤيتها، مما يجعله حلاً تقنياً جاهزاً للتطبيق العملي في مجالات الرياضة والصحة الرقمية.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
