نموذج ذكاء اصطناعى لتوقع أسعار العقارات

نموذج ذكاء اصطناعي متقدّم لتوقّع أسعار العقارات

أعمل على تطوير نموذج يعتمد على تقنيات التعلّم الآلي (Machine Learning) و تحليل البيانات لتوقّع أسعار العقارات بدقة عالية.

يقوم النظام بمعالجة بيانات العقارات (مثل الموقع، المساحة، عدد الغرف، عمر العقار، الخدمات المحيطة وغيرها) واستخدام خوارزميات متقدّمة مثل XGBoost و الشبكات العصبية لاستخلاص الأنماط السعريّة والتنبؤ بالقيمة السوقية المستقبلية لكل عقار.

النموذج مزوّد بواجهة تفاعلية تُمكّن المستخدم من:

- إدخال بيانات أي عقار والحصول على سعر تقديري لحظيًا.

- عرض تحليلات ورسوم بيانية توضح العوامل المؤثرة في السعر.

- إمكانية دمج النموذج مع منصات أو مواقع عقارية لتحديث الأسعار تلقائيًا.

هذا المشروع يساعد شركات العقارات والمستثمرين وصنّاع القرار على تحديد القيمة الحقيقية للعقارات وتوقع اتجاهات السوق، ما يوفّر وقتًا وجهدًا كبيرين ويزيد دقة القرارات الاستثمارية.

### نقاط القوة و التى تميز المشروع و ذلك بناء على كلام العملاء :-

- استخدام أحدث خوارزميات التعلّم الآلي لضمان دقة عالية.

- تصميم نظيف وقابل للتوسع والدمج مع تطبيقات أخرى.

- دعم التحليل البياني والمرئي لسهولة الفهم واتخاذ القرار.

*** مميزات المشروع

- دقة عالية في التوقّع: استخدام أحدث خوارزميات الذكاء الاصطناعي (XGBoost – شبكات عصبية) لتحليل البيانات والتنبؤ بأسعار العقارات.

- تحليل شامل للبيانات: يأخذ في الاعتبار الموقع، المساحة، عدد الغرف، عمر العقار، والخدمات المحيطة وغيرها من العوامل المؤثرة في السعر.

- واجهة تفاعلية سهلة الاستخدام: إدخال بيانات أي عقار والحصول على السعر التقديري لحظيًا مع رسوم بيانية توضح العوامل المؤثرة.

- قابلية التخصيص: إمكانية تعديل النموذج ليتناسب مع سوق أو دولة معينة أو إضافة بيانات جديدة باستمرار.

- تكامل سلس: يمكن دمجه مع مواقع أو تطبيقات عقارية لتحديث الأسعار تلقائيًا أو دعم قرارات الاستثمار.

- تقارير ورسوم بيانية: عرض نتائج تحليل البيانات بشكل مرئي لمساعدة الشركات والمستثمرين على اتخاذ قرارات دقيقة وواضحة.

- تحسين القرارات الاستثمارية: يوفر وقت وجهد كبيرين ويزيد من دقة تقييم العقارات.