آلية تنفيذ توقع البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي (تعلم الآلة) لجمعية خيرية
المرحلة الأولى: التخطيط والإعداد
1. جمع المتطلبات:
- تحديد أهداف التوقع (مثل توقع الطلب على القروض، معدل السداد، أو الأثر الاجتماعي).
- تحديد مصادر البيانات وأنواع البيانات اللازمة للتوقع (مثل بيانات المقترضين، تاريخ السداد، البيانات الديموغرافية).
2. حليل البيانات:
- جمع البيانات من قواعد البيانات والسجلات المتاحة.
- تنظيف البيانات والتحقق من جودتها والتأكد من تكاملها.
- استكشاف البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات الهامة.
المرحلة الثانية: إعداد البيانات
1. معالجة البيانات:
- تحويل البيانات إلى شكل مناسب للتحليل
- تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار لضمان صحة التوقعات.
2. اختيار الميزات:
- اختيار الميزات الأكثر تأثيراً على الهدف المحدد (مثل تاريخ السداد، مبلغ القرض، بيانات الدخل).
- استخدام تقنيات مثل تحليل الارتباط وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد.
المرحلة الثالثة: بناء النموذج
1. اختيار النموذج:
- اختيار نموذج تعلم الآلة المناسب (مثل الانحدار الخطي).
- استخدام أدوات مكتبات تعلم الآلة مثل Scikit-Learn.
2. تدريب النموذج:
- تدريب النموذج على مجموعة البيانات التدريبية.
- استخدام تقنيات تحسين النماذج.
3. تقييم النموذج:
- تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة البيانات الاختبارية.
- استخدام مقاييس الأداء المناسبة.
اسم المستقل | Turki A. |
عدد الإعجابات | 0 |
عدد المشاهدات | 5 |
تاريخ الإضافة |