استخدمت خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف (Supervised Machine Learning Algorithms) لتحديد الأشخاص الأكثر احتمالًا واستعدادًا للتبرع.

في هذا المشروع، قمتُ بتطبيق تقنيات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف واستخدمت أسلوبًا تحليليًا على بيانات تم جمعها من تعداد السكان في الولايات المتحدة الأمريكية؛ لمساعدة منظمة خيرية افتراضية تُسمى CharityML في تحديد الأشخاص الأكثر ميلًا واحتمالًا للتبرع لصالح أهدافهم. بدأتُ أولًا باستكشاف البيانات لفهم كيفية تسجيلها ضمن التعداد السكاني. بعد ذلك، أجريتُ مجموعة من عمليات التحويل والمعالجة المسبقة على البيانات، لتحويلها إلى صيغة مناسبة يمكن العمل عليها. قمتُ أيضًا بتقييم عدة نماذج من خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف على البيانات، ثم قمت بتحسين النموذج المختار للحصول على أداء أفضل. وأخيرًا، قمت بتقييم أداء النموذج النهائي.