نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ بأسعار أجهزة اللابتوب بدقة 88%

قمت بتطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning) متكامل للتنبؤ بأسعار أجهزة الحاسب المحمول بناءً على مواصفاتها التقنية.

أبرز مميزات المشروع وطريقة التنفيذ:

معالجة البيانات (Data Cleaning): تنظيف وهندسة الميزات لأكثر من 1300 سجل، وتحويل البيانات النصية المعقدة (مثل مواصفات المعالج والشاشة والذاكرة) إلى بيانات رقمية قابلة للتحليل.

هندسة الميزات (Feature Engineering): استخراج ميزات جديدة مثل كثافة البكسلات (PPI) ونوع المعالج (CPU Brand) لرفع دقة النموذج.

الخوارزمية المستخدمة: تم استخدام خوارزمية Random Forest Regressor مع بناء Pipeline احترافي لضمان تدفق البيانات بسلاسة.

الدقة المحققة: حقق النموذج معامل تحديد (R2 Score) يصل إلى 0.88، مما يعكس قدرة عالية على التنبؤ الأسعار الحقيقية.

الأدوات المستخدمة: Python, Scikit-learn, Pandas, Numpy.