نظام تنبؤ بالمخاطر المالية باستخدام الشبكات البايزية وواجهة رسومية تفاعلية (Financial Risk Prediction System using Bayesian Networks with Interactive GUI)

بناءً على الصور المرفقة والتفاصيل التقنية التي قدمتها، إليك صياغة احترافية لمشروعك الثالث "Risk Prediction System" لتضعه في معرض أعمالك على منصة مستقل:

نظام التنبؤ بالمخاطر المالية (Risk Prediction System) | تعلّم آلي احتمالي

وصف المشروع:

مشروع متقدم في مجال تمثيل المعرفة والاستدلال (KRR)، يعتمد على الشبكات البايزية (Bayesian Networks) لتقييم المخاطر المالية للشركات. لا يعتمد النظام على التخمين، بل يستخدم النماذج الاحتمالية الرسومية لتقديم تحليل دقيق مبني على تداخل عوامل معقدة مثل الحالة الاقتصادية، ديون الشركة، وجودة الإدارة.

? المميزات التقنية:

استدلال احتمالي دقيق: استخدام خوارزمية Variable Elimination(من مكتبة `pgmpy`) لحساب احتمال المخاطرة بدقة رياضية عالية.

نموذج بايزي مُهيكل: تصميم شبكة مكونة من 3 عقد أساسية (عوامل المدخلات) تؤثر بشكل مباشر على عقدة القرار النهائية (Financial Risk).

تصنيف ذكي للمخاطر: نظام تنبيه لوني ثلاثي:

? High Risk (>70%) لقرارات حذرة.

? Moderate Risk (40-70%) للمراقبة.

? Low Risk (<40%) لبيئة استثمارية آمنة.

واجهة مستخدم UI/UX سينمائية: تصميم عصري بـ PyQt6 يتميز بـ:

تأثيرات بصرية: خلفية متحركة (Floating Particles) تعمل بـ 30 إطار في الثانية.

تفاعل سلس: شريط تقدم (Progress Bar) متحرك عند التحليل وتأثيرات انزلاق (Sliding) للنتائج.

الأدوات والتقنيات:

النمذجة الرياضية: `pgmpy`, `NumPy`, `Pandas`.

واجهة المستخدم: `PyQt6` مع ميزات `QPainter` للرسوم المتحركة.

الخوارزميات: Probabilistic Graphical Models (PGM).

بنية النظام (Architecture):

1. **Risk Model:** المحرك الاحتمالي الذي يدير جداول الاحتمال الشرطي (CPDs).

2. **Logic Layer:** معالجة البيانات المدخلة وربطها بالنموذج الرياضي.

3. **Presentation Layer:** الواجهة الرسومية التي تعرض النتائج بشكل تفاعلي وجذاب.

مخرجات المشروع:

* كود برمجي نظيف ومنظم وفق منهجية (Modular Programming).

* نموذج تنبؤي قابل للتوسيع بإضافة عقد (Nodes) جديدة بسهولة.

* تجربة مستخدم احترافية تصلح كمنتج نهائي (Ready-to-use Tool).