تحليل بيانات طبية وبناء نموذج AI لتشخيص صحة الجنين (Normal / Risk / Critical)

أقدم لك خدمة احترافية في تحليل البيانات الطبية وبناء نموذج Machine Learning لتصنيف حالة الجنين باستخدام البيانات يعتمد المشروع على بيانات حقيقية تحتوي على أكثر من 2000 سجل طبي، يتم من خلالها تصنيف حالة الجنين إلى: Normal Suspect Pathological الهدف من هذا النوع من النماذج هو المساعدة في الكشف المبكر عن المشاكل الصحية وتقليل المخاطر على الأم والجنين، حيث تُستخدم هذه البيانات لمراقبة نبض الجنين وحركته وانقباضات الرحم ما الذي ستحصل عليه في هذه الخدمة: تحليل شامل للبيانات الطبية (EDA) تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة التعامل مع Imbalanced Data Feature Engineering لتحسين الأداء بناء نموذج Classification مثل: Random Forest Logistic Regression SVM تحسين النموذج ماذا سيستلم العميل عند طلب هذه الخدمة، ستحصل على حزمة متكاملة تشمل: ملف Jupyter Notebook احترافي يحتوي على جميع خطوات المشروع بداية من تحليل البيانات وحتى بناء النموذج، مع شرح واضح داخل الكود Dataset بعد المعالجة (في حال تم التعديل عليها)، جاهزة للاستخدام في أي تطبيق لاحق نموذج Machine Learning مدرب وجاهز للاستخدام أو التطوير نتائج التقييم كاملة تشمل المقاييس المختلفة مثل Accuracy و Precision و Recall و Confusion Matrix تقرير مبسط يوضح أهم النتائج والاستنتاجات بطريقة سهلة الفهم شرح للـ Insights المستخرجة من البيانات لمساعدتك على فهم الحالة بشكل أعمق إمكانية إعادة استخدام الكود على أي Dataset مشابه