Loan approval classifier

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج تعلم آلي للتنبؤ بقبول أو رفض طلبات القروض باستخدام بيانات حقيقية خاصة بمتقدمي القروض. تم استخدام Loan Approval Dataset التي تحتوي على معلومات مختلفة عن المتقدمين مثل الدخل، الحالة الوظيفية، الحالة الاجتماعية، قيمة القرض، التاريخ الائتماني وغيرها من العوامل التي تؤثر على قرار الموافقة على القرض.

في هذا المشروع تم تنفيذ جميع مراحل تطوير نموذج تعلم آلي، بدايةً من تحليل البيانات (EDA) لفهم طبيعة البيانات والعلاقات بين المتغيرات، ثم تنظيف البيانات ومعالجتها والتعامل مع القيم المفقودة وترميز المتغيرات الفئوية. بعد ذلك تم تدريب نموذج تعلم آلي قادر على تحليل بيانات العميل والتنبؤ بما إذا كان طلب القرض سيتم الموافقة عليه أو رفضه.

في النهاية، يستطيع النموذج استقبال بيانات عميل جديد وتحليلها ثم إعطاء توقع يساعد في اتخاذ قرار مبدئي حول قبول أو رفض القرض.

هدف المشروع:

بناء نموذج ذكاء اصطناعي يساعد في التنبؤ بقبول أو رفض القروض.

تقليل الوقت والجهد المبذول في تقييم طلبات القروض يدويًا.

مساعدة المؤسسات المالية على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

تطبيق مراحل تطوير نموذج تعلم آلي بشكل كامل من تحليل البيانات حتى بناء النموذج والتنبؤ.

القيمة العملية للمشروع:

يمكن استخدام هذا النظام في البنوك أو المؤسسات المالية كأداة مساعدة لتحليل طلبات القروض بسرعة وكفاءة، مما يساعد على تقليل المخاطر واتخاذ قرارات أكثر دقة اعتمادًا على البيانات.