توقع عمليات الاحتلال (Financial Fraud Detection)

مشروعي في اكتشاف الاحتيال المالي هدف إلى كشف المعاملات المالية المشبوهة باستخدام تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي.

قمتُ بمعالجة بيانات ضخمة (أكثر من 6 ملايين سجل)، وتطبيق تقنيات موازنة الفئات مثل SMOTEENN وclass weights، واستخدام العينة الطبقية (Stratified Sampling) للحصول على بيانات ممثلة.

درّبتُ نماذج مختلفة أبرزها CatBoost، وقيّمت الأداء باستخدام مقاييس مثل Precision, Recall, F1-score، وROC AUC.

كما طوّرتُ واجهة Streamlit تفاعلية لعرض التنبؤات وتحليل النتائج، ما مكّن النموذج من اكتشاف المعاملات الاحتيالية بدقة عالية.