تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

توضیحات خدمت

تحلیل داده‌ها 1. تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها: حذف داده‌های نامعتبر یا ناقص نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ کار با داده‌های حجیم و بهینه‌سازی عملکرد 2. تحلیل توصیفی: ایجاد نمودارها و گزارش‌های تحلیلی شناسایی الگوها و روندها 3. تحلیل پیش‌بینی: طراحی مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از تکنیک‌های آماری و یادگیری ماشین ارزیابی مدل‌ها و بهبود دقت پیش‌بینی ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق 1. طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین: استفاده از الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، و جنگل‌های تصادفی پیاده‌سازی مدل‌ها با کتابخانه‌هایی مثل Scikit-learn، TensorFlow، و PyTorch 2. مدل‌های یادگیری عمیق: طراحی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر استفاده از شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای تحلیل سری‌های زمانی 3. بهینه‌سازی مدل‌ها: تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل اجرای تکنیک‌های کاهش خطا بصری‌سازی داده‌ها ایجاد نمودارهای تعاملی با استفاده از Matplotlib، Seaborn، و Plotly طراحی داشبوردهای تحلیلی با Dash و Streamlit سایر خدمات مشاوره در زمینه جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها مستندسازی کامل کدها و مدل‌ها برای تیم‌های دیگر

تحویلی ها پس از پایان پروژه

1. گزارش کامل پروژه: شامل توضیح داده‌ها، تحلیل‌ها، مدل‌ها، و نتایج به‌صورت مستند. 2. کدهای پروژه: فایل‌های کد (Python) همراه با توضیحات و کامنت‌های کاربردی. 3. نمودارها و داشبوردها: فایل‌های خروجی بصری‌سازی (تصاویر یا لینک داشبورد تعاملی). 4. مدل نهایی: فایل مدل آموزش‌دیده (فرمت‌هایی مثل .pkl یا .h5). 5. راهنمای اجرا: توضیحاتی برای اجرای مدل و تحلیل‌ها توسط کارفرما. 6. پشتیبانی محدود: پاسخ به سوالات یا رفع ایرادات جزئی پس از تحویل پروژه (برای مدت توافق‌شده).