Credit Card Fraud Detection

مشروع نظام كشف الاحتيال في بطاقات الائتمان باستخدام الذكاء الاصطناعي

تفاصيل المشروع:

التعامل مع بيانات غير متوازنة حيث عدد العمليات الاحتيالية أقل بكثير من العمليات العادية.

استخدام تقنيات إعادة العينة (Oversampling مثل SMOTE) لمعالجة مشكلة عدم التوازن وتحسين دقة النموذج.

بناء نموذج تعلم آلي للتصنيف للكشف عن العمليات الاحتيالية.

نشر النموذج من خلال واجهة تفاعلية باستخدام Gradio لسهولة تجربة النظام.

تنظيم الكود والملفات داخل مستودع GitHub بشكل احترافي وقابل لإعادة الاستخدام.

️ الأدوات والتقنيات:

Python (scikit-learn, imbalanced-learn, NumPy, joblib)

Gradio (لنشر النموذج)

GitHub (لإدارة الإصدارات ومشاركة المشروع)

ما يقدمه المشروع:

إدخال بيانات معاملة بنكية والحصول مباشرة على نتيجة (شرعية أو احتيالية ).

إمكانية دمج النظام في تطبيقات أو مواقع لمكافحة الاحتيال المالي.

هذا الوصف مناسب تعرضه في بروفايلك كمشروع سابق في مستقل علشان يوضح مهاراتك في:

التعلم الآلي (Machine Learning)

معالجة البيانات غير المتوازنة (Imbalanced Data)

نشر النماذج بواجهات تفاعلية (Model Deployment with Gradio)