Mariam A.

مختصة في الذكاء الاصطناعي و علوم البيانات، أتمتع بخبرة واسعة في تجميع البيانات، تنظيفها، تحليلها، بالإضافة إلى تطوير نماذج التعلم الآلي و التعلم العميق. أعمل مع أدوات وتقنيات متقدمة مثل Python، R، TensorFlow، Keras، Scikit-learn و SQL لتحليل البيانات وتحقيق رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات الكبيرة.

ما أقدمه:

جمع وتنظيف البيانات:

جمع البيانات من مصادر متعددة بما في ذلك قواعد البيانات، ملفات ال CSV، APIs، الإنترنت، وغيرها.

تنظيف البيانات من القيم المفقودة، المتكررة أو الشاذة، وضمان توافقها مع المعايير المطلوبة للتحليل.

تحويل البيانات غير الهيكلية إلى بيانات هيكلية قابلة للتحليل.

تحليل البيانات:

استخدام الأدوات التحليلية المتقدمة لاستخراج الأنماط والرؤى من البيانات.

إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات EDA (Exploratory Data Analysis) للكشف عن العلاقات الخفية بين المتغيرات.

بناء تقارير مرئية وبيانية باستخدام أدوات مثل Matplotlib و Seaborn لتسهيل فهم البيانات.

نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

تصميم وتطوير نماذج تعلم الآلة باستخدام خوارزميات مثل الانحدار الخطي، شجرة القرار، الدعم الآلي للآلات SVM، و الانحدار اللوجستي.

تدريب واختبار النماذج على مجموعات بيانات ضخمة لضمان دقتها وكفاءتها.

تحسين النماذج باستخدام تقنيات تحسين الأداء مثل التعلم العميق (Deep Learning) لتطبيقات مثل التعرف على الصور و تحليل النصوص.

التعلم العميق (Deep Learning):

بناء واستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) في حل المشاكل المعقدة.

استخدام ال CNNs للتعرف على الصور وال RNNs لمعالجة البيانات الزمنية.

تطوير النماذج المدربة مسبقًا مثل BERT و GPT لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

التنبؤ والتحليل التنبؤي:

بناء نماذج تحليل تنبؤي لتوقع الاتجاهات المستقبلية مثل التنبؤ بمبيعات المنتجات أو الأسعار.

استخدام خوارزميات مثل السلاسل الزمنية و التعلم العميق للتنبؤ بالبيانات المستقبلية.

تحليل البيانات التاريخية لبناء نماذج قادرة على التنبؤ بدقة وموثوقية.

تحليل البيانات الضخمة (Big Data):

معالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات باستخدام تقنيات مثل Hadoop و Spark.

تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي على البيانات الضخمة لتحليلها واستخراج رؤى استراتيجية.

بناء بيئات تحليلية قابلة للتوسع للتعامل مع البيانات الكبيرة في الوقت الحقيقي.

رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور:

بناء نماذج لتصنيف الصور باستخدام تقنيات التعلم العميق مثل شبكات CNN.

استخدام تقنيات مثل التعرف على الوجوه و التعرف على الكائنات في الصور والفيديوهات.

تحسين دقة النماذج في تطبيقات مثل فحص الجودة، الرعاية الصحية، والأمن.

تحليل النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP):

تحليل البيانات النصية باستخدام تقنيات مثل تحليل المشاعر و ال Tokenization.

بناء نماذج لفهم اللغة الطبيعية (مثل BERT و GPT) للتفاعل مع البيانات النصية بشكل ذكي.

تطوير أنظمة التوصية بناءً على تحليل النصوص مثل التوصيات الشخصية في منصات التواصل الاجتماعي