نظام ذكي لتصنيف إدمان الهواتف باستخدام Machine Learning

نظام ذكي قائم على Machine Learning لتحليل أنماط استخدام الهواتف الذكية وتصنيف مستوى الاعتماد على الهاتف اعتمادًا على مجموعة من المؤشرات السلوكية.

يستخدم المشروع نموذج Support Vector Machine (SVM) لتصنيف البيانات بعد تنفيذ مراحل Data Preprocessing وتجهيز المتغيرات، مع دمج النموذج داخل Interactive Dashboard باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم إدخال البيانات والحصول على النتيجة بشكل مباشر.

كما يوفر النظام Interactive Data Visualizations باستخدام Plotly لعرض المؤشرات والأنماط السلوكية بصورة واضحة، مما يجعل نتائج التحليل أكثر سهولة في الفهم والاستفادة منها.

القيمة التي يقدمها المشروع:

تحويل البيانات السلوكية إلى تحليلات ونتائج قابلة للفهم تساعد على التعرف على أنماط الاستخدام المرتفع للهاتف، مع توفير تجربة تفاعلية تجمع بين Machine Learning Prediction وData Analysis وData Visualization في نظام واحد.

التقنيات المستخدمة:

Python · Pandas · Scikit-learn · SVM · Streamlit · Plotly · Machine Learning · Data Preprocessing