توقع البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي (تعلم الالة)

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.