التنبؤ بأسعار السيارات باستخدام تقنيات التعلم الآلي

قمت بتطوير نظام ذكي يهدف إلى التنبؤ بأسعار السيارات بناءً على مجموعة من الخصائص المهمة مثل الموديل، سنة الصنع، عدد الكيلومترات المقطوعة، نوع الوقود، حالة السيارة، والمواصفات الفنية الأخرى. يعتمد هذا النظام على نماذج تعلم آلي قادرة على تحليل البيانات واكتشاف العلاقات الخفية بين هذه العوامل وسعر السيارة.

بدأ تطوير المشروع بمرحلة جمع البيانات ومعالجتها، حيث تم تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وتحويل المتغيرات النصية إلى صيغة رقمية باستخدام تقنيات مثل Encoding. بعد ذلك، تم إجراء تحليل استكشافي للبيانات لفهم توزيع الأسعار والعوامل الأكثر تأثيرًا عليها.

تم تدريب عدة نماذج تعلم آلي مثل نماذج الانحدار (Regression Models)، واختيار النموذج الأفضل بناءً على دقة التنبؤ باستخدام مقاييس تقييم مثل Mean Squared Error (MSE) و R² Score. كما تم تحسين أداء النموذج من خلال ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) لتقليل الخطأ وزيادة دقة النتائج.