نموذج AI تعلم اله لتحديد شعور العملاء من خلال تعليقاتهم

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تحليل نصوص تعليقات ومراجعات العملاء وتصنيفها تلقائياً لتحديد المشاعر العامة (إيجابية، سلبية، أو محايدة). يساعد هذا التطبيق أصحاب الأعمال والشركات على فهم انطباعات العملاء عن منتجاتهم بشكل فوري ودقيق دون الحاجة لقراءة آلاف التعليقات يدوياً.

أبرز ما تم إنجازه في المشروع:

معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف ومعالجة نصوص المراجعات باستخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتجهيزها للتدريب.

تدريب النماذج (Model Training): تم تدريب واختبار النماذج على مجموعة بيانات ضخمة خاصة بتقييمات عملاء أمازون (Amazon Customer Reviews) لضمان دقة النتائج.

خوارزميات تعلم الآلة: تم بناء وتضمين نموذجين مختلفين لتعلم الآلة ليتمكن المستخدم من المقارنة بينهما، وهما:

Support Vector Machine (SVM)

Logistic Regression

واجهة المستخدم التفاعلية: تطوير واجهة ويب تفاعلية وسهلة الاستخدام تتيح للمستخدم إدخال التعليق، واختيار خوارزمية التحليل، والحصول على النتيجة في أجزاء من الثانية.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

Python

Machine Learning & NLP

Data Analysis

(يمكنك كتابة اسم مكتبة واجهة الويب هنا مثل Streamlit إذا كنت استخدمتها)

يعكس هذا المشروع مهارتي في ربط مفاهيم الذكاء الاصطناعي وهندسة البيانات بتطبيقات ويب عملية جاهزة للاستخدام من قِبل المستخدم النهائي."