نموذج تعلم آلة للتنبؤ بمرض الجدري المائي اعتمادًا على الأعراض

مشروع ذكاء اصطناعي تطبيقي يهدف إلى التنبؤ بالإصابة بمرض الجدري المائي اعتمادًا على مجموعة من الأعراض الطبية باستخدام تقنيات تعلم الآلة.

في هذا المشروع قمت ببناء نموذج تنبؤي متكامل بدءًا من معالجة البيانات وحتى تقييم الأداء النهائي. تم تنفيذ مراحل تنظيف البيانات وتحليلها بصريًا لاكتشاف الأنماط المهمة، ثم تطبيق تقنيات هندسة الخصائص لتحسين جودة المدخلات ورفع دقة التنبؤ.

قمت باختبار عدة خوارزميات تعلم آلة ومقارنة أدائها باستخدام معايير تقييم دقيقة، حتى تم اختيار النموذج الأفضل الذي حقق دقة وصلت إلى 99%.

تكمن القيمة العملية للمشروع في إمكانية استخدامه كأداة مساعدة في الفحص المبكر ودعم اتخاذ القرار الصحي بشكل مبني على البيانات، خاصة في البيئات التعليمية أو التجمعات الكبيرة.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python — Pandas — NumPy — Matplotlib — Seaborn — Machine Learning