تطوير نماذج Machine Learning لتحليل البيانات والتنبؤ بدقة

تطوير نموذج Machine Learning واحد لحل مشكلة واحدة (تصنيف، تنبؤ، أو تجميع). العمل على مجموعة بيانات يصل حجمها إلى 10,000 صف و30 عمودًا. تنظيف البيانات ومعالجتها وإعدادها للنموذج. * تنفيذ التحليل الاستكشافي الأساسي (EDA) لفهم البيانات. تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار. تدريب النموذج وضبط الإعدادات الأساسية لتحسين الأداء. تقييم النموذج باستخدام المقاييس المناسبة حسب نوع المشروع. عرض أهم النتائج من خلال الرسوم البيانية الأساسية. تسليم الكود كاملًا ومنظمًا بصيغة Python. تسليم المشروع بصيغة Jupyter Notebook أو Google Colab مع شرح داخل الكود. تقرير مختصر يوضح خطوات التنفيذ، النتائج، ومقاييس الأداء. يمكن تطوير الخدمة للعمل على بيانات أكبر، أو أكثر من نموذج، أو إضافة واجهة Streamlit، أو استخدام تقنيات Deep Learning من خلال تطويرات الخدمة.