قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي لكشف محاولات الاحتيال في معاملات بطاقات الائتمان باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning).
المشروع شمل:
? معالجة البيانات: التعامل مع عدم توازن البيانات (Imbalanced Data) ومعالجة القيم المفقودة.
تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): دراسة خصائص المعاملات الشرعية والمزيفة لفهم الأنماط.
? تطبيق خوارزميات ML: مثل Logistic Regression، Random Forest، وXGBoost للمقارنة بين الأداء.
تقييم الأداء: باستخدام مقاييس مثل Precision, Recall, F1-Score وROC-AUC لضمان دقة عالية في كشف الاحتيال.
️ واجهة مبسطة: لإدخال بيانات المعاملات والحصول على تنبؤ فوري (شرعية / احتيال).
النتيجة:
النموذج يساعد في تقليل مخاطر الاحتيال المالي من خلال التنبؤ المبكر بالمعاملات المشبوهة بدقة وموثوقية