نظام ذكي لتحليل بيانات الموارد البشرية وتشخيص الصور الطبية باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكي متكامل يعتمد على تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) لتحليل البيانات واتخاذ قرارات دقيقة في مجالات متعددة.

في الجزء الأول، يتم تحليل بيانات الموارد البشرية (HR Data) لاكتشاف الأنماط والتنبؤ بمعدل ترك الموظفين للعمل (Attrition)، من خلال تطبيق مراحل متقدمة تشمل:

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)

معالجة البيانات وبناء الخصائص (Feature Engineering)

إنشاء خطوط معالجة (Pipelines)

تدريب عدة نماذج مثل:

الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)

الغابات العشوائية (Random Forest)

Gradient Boosting

SVM

كما يتم تحسين أداء النماذج باستخدام تقنيات Hyperparameter Tuning واختيار أفضل نموذج بناءً على الدقة والقدرة على التعميم.

في الجزء الثاني، يتم استخدام التعلم العميق في مجال الرؤية الحاسوبية، حيث تم بناء نموذج باستخدام MobileNet لتصنيف صور الأشعة السينية (Chest X-ray)، بهدف المساعدة في التشخيص الطبي، وقد حقق النموذج دقة عالية تصل إلى 97.10%.