بناء نموذج تعلم الألة أو التعلم العميق ML & DL

أنا مطور نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق، متخصص في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة مثل تعلم الآلة، التعلم العميق، الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية. أستخدم Python ومكتباتها القوية مثل Scikit-learn وTensorFlow وNumPy وPandas لبناء نماذج دقيقة وفعّالة. ماذا ستحصل عليه؟ تدريب نموذج واحد فقط من الصفر أو عمل Fine-tuning لنموذج جاهز (Pretrained / Transformers / LLMs) حسب طبيعة المشكلة معالجة وتنظيف البيانات (Preprocessing & Feature Engineering) تدريب النموذج وضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) تقييم الأداء باستخدام مقاييس احترافية مثل Accuracy, F1-score, RMSE... تسليم Notebook منظم ومُوثّق بالكامل وقابل للتعديل أنواع البيانات المدعومة: بيانات جدولية (CSV, Excel, JSON) بحجم مناسب (مثلاً حتى 50,000 – 100,000 صف) نصوص (TXT, PDF أو بيانات مكتوبة) صور (JPG, PNG أو datasets جاهزة) بحد أقصى تقريبي (حتى 20,000–50,000 صورة حسب التعقيد) أي صيغة شائعة قابلة للاستخدام في مشاريع الذكاء الاصطناعي أنواع المشاريع المشمولة: تصنيف ثنائي أو متعدد (Classification) تنبؤ بالقيم (Regression) تحليل وتصنيف النصوص (NLP / Transformers) تصنيف الصور والتعرف عليها (Computer Vision) Fine-tuning لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ملاحظة مهمة: الخدمة تشمل بناء نموذج واحد فقط. حجم وتعقيد البيانات ونوع المشكلة بيؤثروا على السعر ومدة التسليم. إضافات (بسعر مستقل): تحليل واستكشاف البيانات (EDA) برسومات بيانية احترافية مقارنة بين 2–3 نماذج واختيار الأفضل أداءً بناء واجهة تفاعلية لعرض التنبؤات باستخدام Streamlit نشر النموذج كـ API جاهز باستخدام Flask أو FastAPI