نظام توقع شدة السرطان باستخدام Machine Learning وMLOps

قمت بتطوير نظام متكامل للتنبؤ بمستوى شدة السرطان باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) ضمن مشروع MLOps متكامل.

يعتمد النظام على بيانات المرضى مثل العمر، التدخين، مستوى السمنة، المخاطر الجينية ومرحلة السرطان، ثم يقوم بتصنيف الحالة إلى:

• منخفضة الخطورة (Low Risk)

• متوسطة الخطورة (Medium Risk)

• عالية الخطورة (High Risk)

مميزات المشروع:

* معالجة البيانات وتنظيفها (Data Preprocessing)

* هندسة الخصائص (Feature Engineering)

* تدريب نماذج تعلم الآلة باستخدام Scikit-Learn

* تتبع التجارب وإدارة النماذج باستخدام MLflow

* تطوير REST API باستخدام Flask

* إنشاء واجهة مستخدم تفاعلية باستخدام React

* حاويات Docker لتسهيل النشر والتشغيل

* نظام تنبؤ لحظي (Real-Time Prediction)

التقنيات المستخدمة:

Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, MLflow, Flask, React, Docker, Git, GitHub.

يُظهر هذا المشروع القدرة على بناء حلول ذكاء اصطناعي متكاملة بدءاً من معالجة البيانات وتدريب النموذج وصولاً إلى النشر والاستخدام الفعلي.