نظام التنبؤ برواتب تخصصات الذكاء الاصطناعي

نظام التنبؤ برواتب تخصصات الذكاء الاصطناعي

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات رواتب تخصصات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وبناء نموذج ذكي قادر على التنبؤ بالراتب المتوقع بناءً على عدة عوامل مثل الخبرة، الدولة، نوع العمل، ومستوى الوظيفة.

المشكلة

تختلف رواتب تخصصات AI/ML بشكل كبير حسب الخبرة والموقع الجغرافي وطبيعة العمل، مما يجعل من الصعب تحديد راتب عادل أو توقع مستوى الدخل بدقة.

الحل

تم تطوير نظام يعتمد على تعلم الآلة لتحليل أكثر من 20,000 سجل بيانات وبناء نماذج تنبؤية دقيقة تساعد على توقع الرواتب أو تصنيفها إلى مستويات مختلفة.

مراحل التنفيذ

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة

تحويل البيانات النصية (Encoding)

إجراء Scaling للبيانات

تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار

تدريب عدة نماذج ومقارنة الأداء

النماذج المستخدمة

Multiple Linear Regression

Gradient Boosting Regression

Logistic Regression

النتائج

حقق نموذج Gradient Boosting أداءً متميزًا بقيمة R² تقارب 0.99،

بينما حقق نموذج Logistic Regression دقة تصنيف بلغت حوالي 89%.

ميزة إضافية

تم تطوير واجهة رسومية تفاعلية باستخدام Tkinter تتيح للمستخدم إدخال البيانات والحصول على توقع الراتب أو تصنيف مستوى الراتب بسهولة.

التقنيات المستخدمة

Python – Pandas – NumPy – Scikit-learn – Tkinter