بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي وعلم البيانات باحترافية (Machine Learning & Deep Learning)

الوصف

هل تحتاج إلى خبير لبناء ونمذجة خوارزميات ذكاء اصطناعي دقيقة وموثوقة لمشروعك؟

أقدم لك خدمة متكاملة لبناء وتطوير وتقييم نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) باستخدام لغة Python، مع تقديم مقارنة تحليلية شاملة لاختيار النموذج الأفضل والأعلى دقة.

ما تتضمنه الخدمة:

معالجة وتجهيز البيانات والصور (Preprocessing & Normalization):

قراءة وتنسيق البيانات والصور وتعديل أحجامها وتطبيع قيم البكسلات باستعمال OpenCV, NumPy, Pandas.

تقسيم البيانات الاحترافي لـ (Train / Test) لضمان دقة التقييم وعدم حدوث Overfitting.

بناء وتدريب النماذج البرمجية:

نماذج التعلم الآلي التقليدي: بناء خوارزميات مثل Decision Trees و Support Vector Machine (SVM) باستخدام Scikit-Learn ورسم حدود القرار (Decision Boundaries).

نماذج التعلم العميق: تصميم وبناء شبكات عصبية تلافيفية متقدمة (CNN / Sequential Models) باستخدام TensorFlow / Keras.

التقييم التحليلي الشامل والرسم البياني:

استخراج وتقييم مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) وتقارير التصنيف (Classification Report: Precision, Recall, F1-Score, Accuracy).

رسم منحنيات الأداء (Model Accuracy & Loss Curves) باستخدام Matplotlib و Seaborn.