انشاء نماذج تعلم آلي ML

أقدّم خدمة تطوير نماذج Machine Learning باستخدام Python، بدايةً من فهم البيانات وتجهيزها، وصولًا إلى بناء النموذج وتحسينه وتقييم نتائجه بما يتناسب مع طبيعة المشكلة والبيانات. حجم العمل الأساسي: معالجة بيانات تصل إلى 50,000 صف. تنفيذ مراحل تجهيز البيانات وبناء وتقييم نموذج واحد. خطوات العمل: 1. فهم البيانات: التعرف على طبيعة البيانات والمتغيرات وتحديد الهدف المطلوب. 2. تجهيز البيانات: معالجة القيم المفقودة والتكرارات والمشكلات التي قد تؤثر على جودة النموذج. 3. تحليل البيانات: دراسة المتغيرات واكتشاف العلاقات والأنماط التي يمكن الاستفادة منها. 4. Feature Engineering & Preprocessing: إنشاء أو اختيار الخصائص المناسبة وتجهيز البيانات بالشكل الملائم للنموذج. 5. بناء النموذج: اختيار وتطبيق الخوارزميات المناسبة لمهام Classification أو Regression. 6. تحسين النموذج: تجربة الإعدادات المناسبة ومقارنة الأداء للوصول إلى أفضل نتيجة ممكنة ما تحصل عليه: كود Python منظم وقابل لإعادة الاستخدام. النموذج بعد التدريب. نتائج التقييم والرسوم الخاصة بالنموذج.