تحليل وتوقع أسعار العقارات باستخدام الذكاء الاصطناعي

هذا المشروع يهدف إلى تطوير نموذج تعلم آلة قادر على التنبؤ بأسعار المنازل بدقة اعتمادًا على مجموعة من الخصائص مثل مساحة المنزل، عدد الغرف، الموقع، وعوامل أخرى تؤثر على السعر.

بدأت العمل بمرحلة تحليل البيانات (Data Analysis) لفهم العلاقة بين المتغيرات والسعر، ثم قمت بتنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتحويل البيانات إلى شكل مناسب للتدريب. بعد ذلك، استخدمت نماذج الانحدار (Regression Models) مثل Linear Regression و Random Forest لبناء نموذج قادر على التنبؤ بالأسعار.

قمت بتقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل Mean Absolute Error و R² Score لضمان دقة النتائج، ثم عملت على تحسين أداء النموذج من خلال ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning).

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python ومكتبات مثل Pandas و NumPy و Scikit-learn، مع التركيز على كتابة كود منظم وقابل للتطوير. يمكن استخدام هذا النموذج في تطبيقات العقارات لمساعدة المستخدمين على تقدير الأسعار واتخاذ قرارات أفضل.