بناء نموذج تعلم آلي مع تحليل البيانات وتنظيفها بpython

وصف الخدمة هل تبحث عن تحويل بياناتك إلى توقعات دقيقة وقرارات ذكية؟ أقدم لك خدمة بناء نماذج تعلم آلة (Machine Learning) متكاملة، لا تقتصر فقط على الكود، بل تضمن لك فهم النتائج وكيفية عمل النموذج. لا تحتاج أن تكون بياناتك جاهزة ,سأقوم بتجهيزها لك ما الذي سأقدمه لك في هذه الخدمة: معالجة البيانات معالجة البيانات (Basic Preprocessing): تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة (حتى 5000 سجل مجاناً). بناء نموذج واحد (تصنيف Classification، انحدار Regression، أو تجميع Clustering) باستخدام أشهر الخوارزميات (Random Forest, SVM, XGBoost, إلخ). تقييم دقيق تقديم مقاييس الأداء (Accuracy, F1-Score, Confusion Matrix) مع رسوم بيانية توضيحية. كود نظيف وموثق تسليم ملف Jupyter Notebook (.ipynb) مشروح باللغة العربية أو الإنجليزية. دعم فني الإجابة على استفساراتك حول الكود لمدة 3 أيام بعد التسليم. ما الذي ستستلمه الملف المصدري للكود سأقوم بتسليمك ملف Jupyter Notebook (.ipynb) أو ملف Python (.py) منظم بعناية، مع تعليقات (Comments) واضحة تشرح كل خطوة باللغة العربية أو الإنجليزية حسب رغبتك. النموذج المدرب (Trained Model) ستحصل على ملف النموذج جاهزاً للاستخدام الفوري (بصيغة Pickle أو Joblib)، بحيث يمكنك استخدامه للتوقع مباشرة دون الحاجة لإعادة التدريب. تقرير أداء النموذج (Evaluation Report) ملف يتضمن شرحاً لمقاييس الدقة التي حققها النموذج (مثل Accuracy, F1-score, MAE) مع الرسوم البيانية الضرورية (مثل Confusion Matrix أو Loss Curves).