بناء نماذج التصنيف الثنائي باستخدام الشبكات العصبية (TensorFlow/Keras
تفاصيل العمل
: تطوير هندسة الشبكات العصبية (ANN): بناء نماذج مخصصة تتكون من طبقات متعددة باستخدام مكتبة Keras لمعالجة الأنماط المعقدة في البيانات. المعالجة المسبقة الشاملة: تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحويل البيانات الفئوية (Categorical Encoding) لضمان توافقها مع نماذج التعلم العميق. تحسين أداء النموذج (Optimization): استخدام تقنيات متقدمة مثل EarlyStopping و Adam Optimizer لضمان الوصول لأفضل دقة وتجنب مشكلة "الإفراط في التعلم" (Overfitting). التنبؤ بمغادرة العملاء (Churn Analysis): التخصص في تطبيق نماذج التصنيف الثنائي لمساعدة الشركات على تحديد العملاء المحتمل مغادرتهم بدقة عالية بناءً على سلوكياتهم التاريخية. تقييم النتائج: تقديم تقارير مفصلة حول كفاءة النموذج من حيث الدقة (Accuracy) ومقاييس الأداء المختلفة لضمان موثوقية التوقعات.
مهارات العمل
