مركز الابتكار الأول، قائد هندسة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، القاهرة، مصر

تواصل مع فرصتك

جمع متطلبات البيانات وإشراك العملاء.
القدرة على التعامل مع العميل لفهم نقاط الألم ومتطلباته.
توصيل الحلول / المقترحات بشكل فعال إلى العميل / الفريق.
تحليل البيانات والمعالجة المسبقة
جمع وتنظيف مجموعات البيانات الكبيرة لمشاريع التعلم الآلي.
استكشف البيانات لتحديد الأنماط والحالات الشاذة والرؤى المحتملة.
بيانات ما قبل المعالجة، بما في ذلك هندسة الميزات والتطبيع.
تطوير الخوارزمية
تصميم وتطوير وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي.
تجربة نماذج وتقنيات التعلم الآلي المختلفة.
تحسين الخوارزميات من أجل الدقة والكفاءة وقابلية التوسع.
نموذج التدريب والتقييم
تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام البيانات المجمعة.
إجراء اختبار للتحقق من صحة النماذج
تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس والتقنيات المناسبة.
ضبط النماذج لتحسين الدقة التنبؤية.
عرض مرئي للمعلومات
قم بإنشاء تصورات بيانات إعلامية لتوصيل الرؤى بشكل فعال
الإلمام بمكتبات التصور مثل Matplotlib أو Seaborn أو برامج تصور البيانات مثل Tableau أو PowerBI.