نظام كشف الشذوذ في شبكات الاتصالات باستخدام تعلم الآلة (Telecom Anomaly Detection ML Pipeline)

نوع العمل: مشروع تعلم آلي متكامل (End-to-End ML Pipeline) لتحليل بيانات شبكات الاتصالات.

الميزات:

منظومة ذكية من مرحلتين: تجميع غير مشرف (GMM، K-Means مع PCA) ثم تصنيف (Random Forest، SVM).

معالجة مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) مثل SINR، RSRP، RSSI، RSRQ.

تحقيق دقة تنبؤ عالية مع تقديم نتائج مرئية سهلة الفهم.

طريقة التنفيذ:

تم تطوير المشروع باستخدام Python، مكتبات Scikit-learn، Pandas، NumPy، و Matplotlib للتصور. ركز العمل على تنظيف البيانات، هندسة الخصائص، وتحسين النموذج ليكون جاهزًا للتطبيق العملي.