تطوير نماذج تعلم آلة (Machine Learning) باحترافية وتوقع البيانات

أقدم لك خدمة متكاملة في تعلم الآلة تشمل: ​هندسة البيانات (Data Engineering): تنظيف ومعالجة البيانات باحترافية (Handling missing values & Outliers) لضمان أعلى جودة للمدخلات. (الخدمة الأساسية تشمل ملفات حتى 10,000 صف أو بحجم 5 ميجابايت كحد أقصى). ​اختيار النموذج الأمثل (Model Selection): تجربة ومقارنة عدة خوارزميات مثل (Random Forest, XGBoost, KNN, أو Linear Regression) لاختيار الأنسب لبياناتك. ​تطوير كود Python نظيف (Clean Code): ستحصل على ملف (Jupyter Notebook) منظم ومشروح بالتعليقات (Comments) ليسهل فهمه. ​قياس الأداء (Performance Metrics): تقارير دقيقة تشمل (Accuracy, Precision, Recall) أو (MSE/R2 Score) لإثبات كفاءة النموذج. ​ماذا ستستلم مقابل الخدمة الأساسية؟ ​ملف الكود المصدري بصيغة .ipynb أو .py. ​ملف البيانات بعد المعالجة. ​تقرير موجز بنتائج دقة النموذج. ملاحظة: الخدمة تشمل تدريب النموذج وتسليمه جاهزاً للاستخدام