Ahmed S.

أنا مهندس وباحث مهتم ومتخصص في مجال Machine Learning و Neural Networks، أمتلك خلفية قوية في الرياضيات التطبيقية، الإحصاء، وتحليل البيانات، مع تركيز خاص على فهم الأسس النظرية للنماذج الذكية قبل تطبيقها عمليًا. أؤمن أن بناء نموذج ناجح لا يعتمد فقط على استخدام مكتبات جاهزة، بل على الفهم العميق لطبيعة البيانات، الفرضيات الإحصائية، وسلوك الخوارزميات أثناء التدريب والتعميم.

لدي خبرة في تصميم، تدريب، وتحليل نماذج التعلم الآلي سواء في Supervised Learning أو Unsupervised Learning، مع قدرة واضحة على اختيار النموذج الأنسب للمشكلة بدلًا من الاعتماد العشوائي على خوارزميات شائعة. أعمل على معالجة البيانات ابتداءً من Data Cleaning وFeature Engineering وصولًا إلى Model Evaluation وHyperparameter Tuning باستخدام أساليب علمية دقيقة.

في مجال Neural Networks، أمتلك فهمًا عميقًا لآليات عمل الشبكات العصبية من المستوى الرياضي (Loss Functions، Gradient Descent، Backpropagation) وحتى المستوى التطبيقي، مع خبرة في بناء وتحليل:

• Feedforward Neural Networks

• Deep Neural Networks

• Regularization Techniques (مثل L1/L2 وDropout)

• Optimization Algorithms (SGD, Adam, RMSProp)

أتميز بالقدرة على تفسير نتائج النماذج وتحليل أسباب الفشل أو ال Overfitting، وليس فقط تقديم Accuracy رقمية. أستطيع الربط بين الجانب النظري والتطبيقي، مما يمكنني من تحسين أداء النماذج واتخاذ قرارات مدروسة عند التعامل مع بيانات حقيقية وغير مثالية.

كما أمتلك خبرة عملية في استخدام أدوات مثل:

• Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn)

• TensorFlow / PyTorch

• Data Visualization & Statistical Analysis