نظام تنبؤ بتأثير الزلازل على المباني باستخدام تقنيات تعلم الآلة

قمت بتطوير نموذج تعلم آلي لتحليل بيانات حقيقية من نيبال بعد الزلازل بهدف التنبؤ بدرجة تضرر المباني.

بدأ المشروع من مرحلة تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والتعامل مع تعدد الفئات العالية (High Cardinality) وحتى بناء النماذج وتقييمها.

استخدمت Logistic Regression وDecision Tree، وفسّرت النتائج من خلال Gini Importance وتحليل المميزات الأكثر تأثيرًا.

كما تم إنشاء لوحات تحليلية تفاعلية باستخدام Matplotlib وSeaborn وPlotly لتوضيح العلاقة بين خصائص المباني ومستوى الضرر.

الأدوات:

Python – Pandas – NumPy – Scikit-learn – SQL – Matplotlib – Seaborn – Plotly

رابط المشروع: github.com/Mo7amedMok5tar...