التعلم الذاتي

تم تطوير مشروع ذكي لتحليل البيانات وبناء نماذج تعلم آلي متعددة بطريقة تلقائية ومرنة.

يقوم المشروع أولًا بعملية معالجة مسبقة للبيانات (Preprocessing) بشكل تلقائي، تشمل تنظيف البيانات، ومعالجة القيم المفقودة، وتطبيع الخصائص لضمان جودة التدريب.

بعد ذلك، يتم تطبيق مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة تشمل:

K-Nearest Neighbors (KNN)

Support Vector Machine (SVM)

Multi-Layer Perceptron Classifier (MLPClassifier)

Linear Regression وRegressor Models

نموذج تعلم عميق باستخدام TensorFlow

كما يتضمن المشروع رسمًا تفاعليًا (Scatter Plot) باستخدام مكتبة Plotly لعرض العلاقات بين الخصائص بصريًا بطريقة جذابة وواضحة.

يهدف المشروع إلى توفير أداة متكاملة تقوم بتحليل البيانات، تدريب النماذج، وعرض النتائج بشكل تفاعلي وسهل الاستخدام، مما يسهل على المستخدم فهم البيانات واتخاذ قرارات مبنية على التحليل الذكي.