بناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ بأسعار المسارات الموسيقية (iTunes ML Model)

مشروع متكامل في تعلم الآلة (End-to-End ML) للتنبؤ بأسعار المحتوى الرقمي بناءً على سماته. تضمن المشروع:

هندسة الميزات (Feature Engineering): تحويل المتغيرات الفئوية (Categorical) مثل النوع الفني وأسماء الفنانين إلى صيغ رقمية باستخدام OneHotEncoder.

بناء خطوط معالجة (ML Pipelines): لضمان تنفيذ مراحل (Scaling) و (Transformation) و (Modeling) في تدفق واحد منظم.

تجربة نماذج متعددة: قارنت بين أداء عدة خوارزميات مثل Linear Regression, XGBoost, و Random Forest للوصول لأفضل دقة.

تقليل الأبعاد (PCA): استخدام تقنية Principal Component Analysis لتحسين أداء النموذج وتقليل الضوضاء في البيانات.

التقييم: قياس كفاءة النموذج باستخدام مقاييس R-squared و Mean Absolute Error.