freight-rate-Machine Learning

مشروع Machine Learning للتنبؤ بأسعار الشحن Freight Rates اعتمادًا على البيانات التاريخية، مع التركيز على بناء Pipeline واقعية وقابلة للاستخدام وليس مجرد تدريب نموذج فقط.

يعتمد المشروع على CatBoost، ويتضمن تجهيز والتحقق من جودة البيانات، Time-aware Training وTemporal Backtesting لمنع تسرب المعلومات من المستقبل إلى الماضي، بالإضافة إلى بناء Inference Pipeline قابلة لإعادة الإنتاج واختبارات Robustness للتأكد من ثبات أداء النموذج في ظروف مختلفة.

يُظهر المشروع خبرة عملية في Machine Learning، Regression، Feature Engineering، Data Validation، Model Evaluation وبناء ML Pipelines بشكل منظم وقابل للتكرار.