توقع أداء الطلاب

قمتُ بتطوير نظام لتوقع أداء الطلاب باستخدام مجموعة من نماذج تعلم الآلة مثل الانحدار الخطي (Linear Regression)، وXGBoost، وRandom Forest لتحليل الأداء الأكاديمي.

أجريتُ تجارب موسّعة على النماذج المختلفة وقمتُ بتحسين المعاملات (Hyperparameters) باستخدام تقنية Grid Search بهدف زيادة دقة التنبؤات.

كما قمتُ ببناء واجهة برمجية (API) باستخدام Flask لتقديم التنبؤات بشكل مباشر، وقمتُ بنشر التطبيق على منصة Railway لتوفير الوصول إليه بسلاسة.

التقنيات المستخدمة:

Python، Scikit-learn، Flask API، Railway، Machine Learning