بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (Machine Learning Models) بايثون

هل تبحث عن بناء نموذج ذكاء اصطناعي دقيق ومخصص لبياناتك؟ أنا هنا لمساعدتك في بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة (Machine Learning) باحترافية وبأكواد بايثون نظيفة ومنظمة. ما الذي أقدمه في هذه الخدمة؟ بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة التقليدية (مثل: Classification, Regression, Clustering). استخدام أشهر المكتبات البرمجية: Scikit-learn, Pandas, NumPy. فحص دقة الموديل وعمل تقييم شامل له (Evaluation Metrics مثل Accuracy, F1-Score). تسليم العمل داخل ملف Jupyter Notebook (.ipynb) منظم ومكتوب فيه الكود مع تعليقات تشرح كل خطوة. الخدمة شاملة: الخدمة تشمل بناء نموذج واحد فقط يشمل عدة خوارزميات ولكن يتم اختيار افضل خوارزمية لتناسب النموذج تنظيف البيانات وتجهيزها (Data Preprocessing) هندسة الميزات وتوسيع البيانات (Feature Engineering) بناء وتدريب نموذج تعلم الآلة (Model Training) تقييم دقة النموذج (Model Evaluation) تسليم كود منظم بالكامل (Clean Code) حدود الخدمة الأساسية (مقابل 10$): حجم الملف: 10 ميغا (mg) الحد الأقصى لحجم البيانات: ملف بيانات جاهز يحتوي على ما يصل إلى 50,000 صف كحد أقصى. التسليم يتم بصيغة Jupyter Notebook (.ipynb) منظم ويحتوي على الكود النظيف بالكامل والتعليقات الشارحة. خدمات إضافية (Upgrades): يمكنك اختيار أحد التطويرات أدناه حسب طبيعة مشروعك: إضافة نماذج التعلم العميق والشبكات العصبية (Deep Learning / Neural Networks): لبناء وتدريب شبكات عصبية متقدمة باستخدام TensorFlow أو Keras. [ 5$ إضافية] مشاريع معالجة اللغات الطبيعية أو الرؤية الحاسوبية (NLP / Computer Vision Pipeline): للتعامل مع النصوص أو الصور وبناء النماذج الخاصة بها. [ 5$ إضافية] ضبط وتدريب النماذج الجاهزة (Fine-Tuning): إعادة تدريب وضبط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أو النماذج الجاهزة على البيانات الخاصة بك لرفع كفاءتها في مهمة محددة. [ 5$ إضافية] ملحوظة هامة: في حال اختيارك لأي من الخدمات الإضافية المذكورة في الأعلى (DL أو NLP/CV)، سيتم تلقائياً إلغاء الحد الأدنى للخدمة الأساسية والتعامل مع حجم بيانات أكبر يتناسب مع طبيعة هذه النماذج المعقدة.