نظام ML متكامل لكشف الاحتيال | Train, Evaluate, Infer

بنيت مشروع تعلم آلة متكامل لكشف الاحتيال يوضح دورة الحياة الكاملة للنموذج: إعداد البيانات، تدريب النموذج، التقييم المنضبط، ثم تجهيز ملفات التشغيل والاستدلال. يهدف المشروع إلى تحويل نموذج ML من تجربة Notebook إلى Pipeline واضحة، قابلة لإعادة التشغيل، والمراجعة، والتسليم بشكل منظم.

المخرجات الأساسية:

Pipeline واضحة تشمل: train / evaluate / infer

تقييم منضبط مع نتائج قابلة للتكرار وإعادة التشغيل

هيكلة مشروع مناسبة للتسليم، تشمل التشغيل، الإعدادات، والمخرجات

التقنيات المستخدمة:

Python, scikit-learn, Pandas, NumPy, Model Evaluation, Reproducible Pipelines