نموذج تنبؤ بالدرجات النهائية باستخدام الشبكات العصبية (MLP)

مشروع تعلم آلي يعتمد على Multi-Layer Perceptron (MLP) لتحسين دقة التنبؤ بالدرجة النهائية للطلاب.

مراحل العمل:

تجهيز البيانات ومعالجتها كما في المشروع السابق

تطبيع البيانات لضمان استقرار التدريب

بناء نموذج MLPRegressor

ضبط المعاملات (عدد الطبقات، عدد الخلايا، معدل التعلم)

تدريب النموذج واختبار الأداء

مقارنة النتائج مع نموذج Linear Regression

الأدوات المستخدمة:

Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn (MLPRegressor)

النتيجة:

أظهر النموذج قدرة على التقاط العلاقات غير الخطية وتحسين الأداء في بعض الحالات مقارنة بالنموذج الخطي