بناء نماذج تعلم آلي (Machine Learning) متقدمة وتوقعات دقيقة لبياناتك

تحليل وتجهيز البيانات (Data Pre-processing): تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة.

بناء النماذج: استخدام خوارزميات التصنيف (Classification) أو التوقع (Regression) أو التجميع (Clustering).

تدريب واختبار النموذج: التأكد من دقة النتائج باستخدام مقاييس (Accuracy, F1-score, MSE).

توقع البيانات المستقبلي: بناء نماذج تنبؤية (Predictive Models) لمساعدتك في اتخاذ القرارات.

تسليم الكود: كود منظم (Python) مع شرح مبسط لكيفية عمل النموذج.