بناء نموذج Machine Learning احترافي مع تحليل البيانات وتقني

الوصف

1. تحليل واستكشاف البيانات (EDA):
تنظيف البيانات (Data Cleaning) ومعالجة القيم المفقودة.
معالجة البيانات وتجهيزها (Feature Engineering).
تمثيل البيانات بيانياً (Data Visualization) لفهم التوزيعات والعلاقات بين المتغيرات.

2. بناء نماذج تعلم الآلة (Model Building):
نماذج التصنيف (Classification): مثل (SVM, Random Forest, KNN, Logistic Regression, XGBoost, GBDT).
نماذج الانحدار (Regression): مثل (Linear Regression, Decision Tree Regressor).
التعلم العميق (Deep Learning): بناء شبكات عصبية (ANN, CNN) عند الحاجة.

3. تقييم الأداء (Evaluation):
تقديم تقرير شامل يشمل (Accuracy, Precision, Recall, F1-score).
رسم (Confusion Matrix) ومنحنيات الأداء (ROC/AUC).

عدد وحجم البيانات:
تحليل ملف بيانات ضخمة (حتى 5000 صف)
بناء وتدريب نموذج تعلم آلي واحد
تعديل 1 مجاني
كود برمجي من 80 الي 150 سطر تقريبا