صفحة خدمة التحليل المتخصصة

تعلم الآلة، التعلم العميق، التنقيب في البيانات والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير

التنبؤ، التصنيف، التجميع، معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، وتحليل أهمية الميزات (SHAP) في Python و R و MATLAB.

نوفر نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق مع التحقق المتقاطع وتفسير النماذج باستخدام SHAP و LIME مع الأكواد البرمجية الكاملة.

Python Scikit / XGBoost

نماذج التنبؤ والتصنيف (XGBoost, Random Forest, SVM, MLP)

هندسة الميزات، موازنة البيانات (SMOTE)، ضبط المعلمات الفائقة، ومقارنة خوارزميات تعلم الآلة.

البيانات والمدخلات المطلوبة

ملف البيانات (CSV/Excel) مع تحديد المتغير المستهدف.

البرمجيات المتخصصة للتنفيذ

Python (Scikit-Learn / XGBoost)R (caret / tidymodels)MATLAB

المخرجات التي تستلمها

جدول مقارنة الأداء (F1, ROC-AUC, RMSE)، مصفوفة الارتباك، منحنيات ROC والكود البرمجي.

Explainable AI (XAI)

تفسير نماذج تعلم الآلة باستخدام قيم شابلي (SHAP) لتحديد تأثير كل متغير على التنبؤ.

البيانات والمدخلات المطلوبة

بيانات التدريب والاختبار الخاصة بنموذج التنبؤ.

البرمجيات المتخصصة للتنفيذ

Python (shap / lime)R

المخرجات التي تستلمها

رسوم SHAP Beeswarm و Waterfall و PDP عالية الدقة مع التفسير العلمي.

PyTorch / TensorFlow

الشبكات العصبية التكرارية (LSTM/GRU) للتنبؤ بالسلاسل الزمنية، وخوارزميات التجميع غير الخاضع للإشراف.

البيانات والمدخلات المطلوبة

بيانات السلاسل الزمنية أو مصفوفة الميزات للتجميع.

البرمجيات المتخصصة للتنفيذ

Python (PyTorch / TensorFlow)MATLAB

المخرجات التي تستلمها

منحنيات دالة الخسارة، رسوم القيم الفعلية مقابل المتوقعة، ومخططات Silhouette.

⬡ معيار التسليم الرباعي في مِتُدا

01الملف الخام وكود التنفيذ

Project file و Do-file / R & Python Script لتكرار النتائج ١٠٠٪

02جداول APA 7th المعيارية

ملف Word قابل للتحرير جاهز للفصل الرابع أو ورقة ISI/Scopus

03رسوم متجهية بجودة الطباعة

مخطط المسار والعلّي والتقلب وباريتو — 300 DPI / SVG

04سرد خطوة بخطوة للاختبارات

تفسير إحصائي كامل + دعم حتى المناقشة أو قبول المحكمين

منهجيتك المطلوبة ليست في هذه القائمة؟ ؛ ننفذ التحليل بأي منهجية وأي برنامج متخصص.

أرسل تفاصيل بحثك عبر المراسل؛ تتم مراجعة البيانات وتحديد الوقت والتكلفة في نفس المحادثة.