Deep Learning for Property Purchase Decision Prediction
Overview
مشروع يعتمد على تقنيات Deep Learning للتنبؤ بقرارات شراء العقارات بناءً على مجموعة من العوامل المالية والبيانية، بهدف دعم اتخاذ القرار في مجال العقارات.
Problem
قرارات شراء العقارات تعتمد على عوامل متعددة ومعقدة مثل السعر، الدخل، مخاطر القروض، وخصائص العقار.
الطرق التقليدية لا تستطيع التعامل مع هذه العلاقات غير الخطية بشكل فعال.
Methodology
معالجة البيانات (Missing Values – Encoding – Scaling)
Feature Engineering (Price per Sqft, Property Age, Loan Burden, Risk Score, EMI Burden)
بناء نموذج Sequential Neural Network (128 → 64 → 64 → 32)
استخدام ReLU و Sigmoid كدوال تفعيل
تطبيق Dropout و L1/L2 Regularization لتقليل Overfitting
التدريب باستخدام SGD Optimizer و Binary Crossentropy مع Early Stopping
Results
حقق النموذج دقة تصل إلى 99.8% على بيانات الاختبار مع قدرة قوية على التعميم على بيانات غير مرئية، مما يدل على أداء مستقر وفعال.
Tools & Technologies
Python – Pandas – NumPy – Scikit-learn – TensorFlow / Keras