بناء نموذج تعلم آلة لتصنيف البيانات الطبية بدقة عالية

هل تحتاج إلى نموذج ذكاء اصطناعي يصنّف بياناتك بدقة ويُقدّم تقريراً احترافياً بالنتائج؟ بناءً على تجربتي الفعلية في بناء نموذج تشخيص سرطان الثدي، سأقدّم لك مسار عمل (Pipeline) متكاملاً لتعلم الآلة من مرحلة البيانات الخام حتى النتائج النهائية. ملاحظة مهمة قبل الطلب: • هذه الخدمة تشمل بناء النموذج على بيانات العميل أو بيانات تجريبية — يمكنك الاختيار عند إرسال الطلب • الحد الأقصى المقبول: ملف واحد بحجم لا يتجاوز 10,000 صف و50 عموداً • إذا كانت بياناتك أكبر، راسلني أولاً لمناقشة التسعير المناسب ما ستحصل عليه: • مسار بيانات كامل: تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وترميز المتغيرات • نموذج Logistic Regression مُضبَّط ومُقيَّم بمقاييس احترافية (Accuracy، F1-Score، ROC-AUC) • تقرير أداء شامل مع مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) ومنحنى ROC كرسمَين بيانيَّين مُدرَجَين في التقرير • كود Python نظيف وموثّق بالتعليقات، قابل للتشغيل والتطوير • ملف Jupyter Notebook جاهز للعرض أو التسليم التقنيات المستخدمة: Python 3، Scikit-learn، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn