في هذه الخدمة سأساعدك في بناء نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) باستخدام لغة Python.
ما الذي يمكنني تقديمه؟
نماذج الانحدار (Regression):
الانحدار الخطي (Linear Regression)
الأشجار التقريرية للانحدار (Regression Tree)
وغريرهم الكثير
نماذج التصنيف (Classification):
الأشجار التقريرية للتصنيف (Classification Tree)
آلات الدعم المتجهة (Support Vector Machine - SVM) وغيرهم الكثير
الأدوات المستخدمة:
أستخدم مكتبات Python المتخصصة مثل:
Numpy و Pandas لمعالجة البيانات.
Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية.
Scipy و Scikit-Learn لتطوير النماذج وتحليلها.
خطوات العمل:
تحليل البيانات:
استقبال البيانات وتحليلها بدقة.
إنشاء 5 رسوم بيانية توضيحية لفهم الاتجاهات والعلاقات في البيانات.
بناء النموذج:
اختيار الخوارزمية المناسبة وتطوير النموذج.
تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix).
مميزات الخدمة
ما التقنيات المستخدمه؟
يتم استخدام تقنيات معالجة البيانات (Data Preprocessing) لتنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحويل المتغيرات الفئوية إلى صيغ رقمية مناسبة للنمذجة.
يتم بعد ذلك تدريب عدة خوارزميات مثل:
Linear Regression كنموذج أساسي
Random Forest Regressor لتحسين الدقة
Gradient Boosting Models لزيادة الأداء
يتم تقييم النماذج باستخدام مقاييس مثل:
Mean Absolute Error (MAE)
Root Mean Squared Error (RMSE)
R² Score
كما يتم استخدام تقنيات تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار (Train/Test Split) أو Cross Validation لضمان تعميم النموذج على بيانات جديدة.
