بناء نماذج تعلم آلي متكاملة (ML )

أقدّم خدمة بناء نماذج تعلم آلي متكاملة، بدايةً من استكشاف البيانات وحتى تقييم النماذج، بما يضمن لك نتائج دقيقة وقابلة للاستخدام.

خطوات العمل:

1. استكشاف البيانات: فهم طبيعة البيانات والمميزات المتوفرة.

2. تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة والتكرارات والأخطاء.

3. التحليل الاستكشافي (EDA): اكتشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.

4. هندسة السمات والمعالجة المسبقة: تجهيز البيانات بشكل مناسب للنماذج.

5. تطبيق خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف: مثل التجميع (Clustering) وتقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction).

6. تطبيق خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف: تصنيف (Classification) أو انحدار (Regression) – حسب طبيعة البيانات.

7. تقييم النموذج: باستخدام مقاييس أداء مناسبة لضمان جودة النتائج.