كشف القيم الشاذة (Anomaly Detection) باستخدام خوارزمية Isolation Forest

مشروع متخصص في كشف الأنماط غير الطبيعية (Anomalies) داخل البيانات باستخدام تقنيات تعلم الآلة، وبالأخص خوارزمية Isolation Forest.

يهدف المشروع إلى تحديد العمليات أو السلوكيات غير الاعتيادية مثل:

اكتشاف عمليات احتيالية في أنظمة المعاملات

كشف الأخطاء في البيانات

رصد السلوك غير الطبيعي في الأنظمة

تحليل الانحرافات في البيانات متعددة الأبعاد

تم استخدام خوارزمية Isolation Forest نظرًا لكفاءتها العالية في التعامل مع البيانات ذات الأبعاد المرتفعة (High-Dimensional Data)، حيث تعتمد على عزل النقاط المختلفة عن بقية البيانات لتحديد القيم الشاذة بدقة.

يتضمن المشروع:

تنظيف ومعالجة البيانات

استكشاف البيانات وتحليلها (EDA)

بناء نموذج Isolation Forest

ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning)

تقييم أداء النموذج

تصور النتائج وعرض القيم الشاذة بشكل واضح

يساعد هذا النوع من المشاريع الشركات في تقليل المخاطر، تحسين الأمان، واكتشاف المشكلات قبل تفاقمها.