العربية
English
تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning) وتجهيزها لنماذج تعلم الآلة.
الوصف
مرحباً بك،
جودة نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تعتمد بنسبة 80% على جودة البيانات. إذا كنت تملك مجموعة بيانات (Dataset) وتريد تجهيزها لتكون مثالية وخالية من الأخطاء لبناء الموديل الخاص بك، فأنت في المكان الصحيح!
ما الذي سأقدمه لك في هذه الخدمة؟
تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة (Missing Values) وحذف البيانات المكررة.
تحويل البيانات (Data Encoding): تحويل البيانات النصية والفئوية إلى أرقام (Label Encoding / One-Hot Encoding) ليفهمها الموديل.
معالجة القيم الشاذة (Outliers Detection): تحديد وتعديل أو حذف القيم المتطرفة التي تؤثر على دقة الموديل.
توحيد المقاييس (Scaling & Normalization): ضبط البيانات لتكون في نطاق واحد (مثل Min-Max Scaler أو Standard Scaler).
هندسة الميزات (Feature Engineering): دمج أو استخراج أعمدة جديدة تفيد الموديل (حسب الطلب).
الأدوات التي أستخدمها:
Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn)
Jupyter Notebook / Google Colab
ماذا ستستلم؟
ملف البيانات النهائي بصيغة (CSV أو Excel) جاهز مباشرة للاستخدام.
ملف الكود (Jupyter Notebook) موثق بالخطوات (Comments) لتكون على دراية بكل ما تم إنجازه.
ملاحظة: السعر الأساسي يشمل معالجة ملف بيانات بحجم يصل إلى (مثلاً: 1000 صف و 10 أعمدة). للملفات الأكبر، يرجى الاطلاع على تطويرات الخدمة.
راسلني الآن قبل طلب الخدمة لمناقشة تفاصيل مشروعك!
تقييم الخدمة
تقييم المعايير
البائع
بائع مستوي: جديد
Machine Learning Engineering
| اخر ظهور: منذ 3 أشهر
مهندسة تعلم آلة (Machine Learning Engineer) بخلفية قوية في تحليل البيانات وتحليلات الأعمال، أمتلك خبرة في بناء نماذج تعلم الآلة التي تساعد على حل المشكلات ....
تواصل معيمعلومات
خدمات أخري للبائع
الخدمات المقترحه
Saber El Masry
جودة العمل
التواصل و التعاون
الإلتزام بالمواعيد
التقييم العام
شكرا على مجهودك