Mahmoud A.

أنا مهندس اتصالات وتكنولوجيا معلومات متخصص في تعلم الآلة وعلوم البيانات، ولدي خبرة عملية في بناء الأنظمة الذكية وتطوير النماذج التنبؤية. أمتلك أساسًا قويًا في الرياضيات والخوارزميات والبرمجة، وقمت بتنفيذ خطوط عمل متكاملة لمشاريع تعلم الآلة تشمل معالجة البيانات، واستخراج الخصائص، وتدريب النماذج، وتقييمها، وتحسين أدائها.

قمت بتطوير نظام لتصنيف أمراض أوراق النباتات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، مع تطبيق تقنيات معالجة الصور وتقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، والاسترجاع (Recall)، والدقة الإيجابية (Precision)، ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix). كما قمت بتنفيذ خوارزميات التعلم المُشرف مثل الانحدار الخطي (Linear Regression)، والانحدار اللوجستي (Logistic Regression)، وأشجار القرار (Decision Trees)، وخوارزمية أقرب الجيران (KNN)، مع استخدام أساليب التحقق المتقاطع (Cross-validation) وضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) لتحسين الأداء.

بالإضافة إلى ذلك، أقوم بتحليل البيانات وتمثيلها بصريًا باستخدام أدوات مثل Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn لاستخلاص رؤى مفيدة من البيانات. كما أمتلك خبرة قوية في تطوير البرمجيات، حيث قمت ببناء محاكي لجدولة المعالج باستخدام ++C، وتنفيذ خوارزمية Banker’s Algorithm، وتطوير نظام إدارة مخزون باستخدام لغة Python.

تشمل مهاراتي: Python، ++C، Scikit-learn، TensorFlow/PyTorch، هياكل البيانات، وGit. وأنا شغوف بتطبيق تقنيات تعلم الآلة لحل المشكلات الواقعية وبناء حلول فعالة وقابلة للتوسع.