توقع أسعار المنازل

يعتمد هذا المشروع على بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتوقع أسعار العقارات بناءً على مجموعة من الخصائص مثل: المساحة المربعة، عدد الغرف، الموقع، وعمر العقار.المميزات التقنية للمشروع:التقنيات المستخدمة: تم تطوير المشروع باستخدام لغة Python ومكتبة Scikit-learn.

الخوارزميات: تطبيق نماذج الانحدار الخطي والمنحني (Linear & Polynomial Regression).

معالجة البيانات: إجراء هندسة الميزات (Feature Engineering) والتحقق المتقاطع (Cross-validation) لضمان دقة النموذج.

تحليل البيانات: استخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn لاستخراج الارتباطات (Correlations) وتصور البيانات قبل البدء بعملية التدريب.

الأداء: حقق النموذج معامل تحديد ($R^2$) يصل إلى 0.94 على مجموعة بيانات الاختبار.

المفاهيم المطبقة: يجسد المشروع أساسيات التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)، بما في ذلك تقنيات التنظيم (Ridge/Lasso Regularization) ومقاييس التقييم مثل MAE و RMSE.