مشروع توقع أمراض القلب باستخدام تقنيات التعلم الآلي وتطوير تطبيق ويب

مشروع توقع أمراض القلب باستخدام تقنيات التعلم الآلي وتطوير تطبيق ويب

في هذا المشروع، قمت بتطوير نموذج لتوقع احتمالية الإصابة بأمراض القلب باستخدام مجموعة بيانات متخصصة، مع تطبيق خطوات شاملة لتحليل البيانات ومعالجتها وبناء النماذج، ثم قمت بإنشاء تطبيق ويب تفاعلي لعرض النتائج بطريقة سهلة الاستخدام.

مراحل المشروع الرئيسية:

استكشاف البيانات وتحليلها: فهم هيكل البيانات وإجراء تحليل أولي لتحديد الأنماط والقيم المهمة.

معالجة البيانات: التعامل مع القيم المفقودة، تطبيع البيانات، وترميز المتغيرات التصنيفية.

بناء النماذج: تطبيق عدة نماذج تعلم آلي مثل الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) وأشجار القرار (Decision Trees) واختيار النموذج الأفضل بناءً على الأداء.

تقييم النماذج: مقارنة أداء النماذج باستخدام مقاييس دقيقة مثل الدقة (Accuracy)، الدقة الإيجابية (Precision)، والاسترجاع (Recall).

تطوير تطبيق ويب: إنشاء واجهة مستخدم بسيطة وسهلة باستخدام مكتبة Streamlit تتيح للمستخدم إدخال البيانات وتوقع النتيجة باستخدام

النموذج.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

البرمجة: Python مع مكتبات مثل Pandas، NumPy، Scikit-learn.

التصور البياني: Matplotlib وSeaborn لتحليل البيانات بصريًا.

تطوير التطبيقات: Streamlit لإنشاء واجهة مستخدم تفاعلية.

ميزات التطبيق:

واجهة سهلة الاستخدام لإدخال بيانات المرضى.

عرض النتائج التنبؤية بوضوح.

تقديم نصائح أو استنتاجات بناءً على التوقعات.

هذا المشروع يُبرز قدرتي على التعامل مع البيانات وتحليلها، بناء نماذج تعلم آلي فعّالة، وتطوير تطبيقات تفاعلية تخدم احتياجات المستخدمين. إذا كنت تبحث عن تطبيق مخصص مماثل، يمكنني تصميم حل يلبي متطلباتك بدقة واحترافية.