ML and DL

بناء وتطوير نماذج تعلم الي عميق للتنبؤ بإحتمالية إلغاء الحجز بشكل مسبق وبدقة عالية

لخطوات والإنجازات:

​تدريب النماذج (Model Training): تجربة عدة خوارزميات للتعلم الآلي (مثل Random Forest, Decision Trees, XGBoost) بالإضافة إلى شبكات عصبيّة (Deep Learning Neural Networks).

​ضبط وتحسين الأداء (Hyperparameter Tuning): تحسين المعلمات للحصول على أعلى دقة ممكنة وتقليل نسبة الخطأ.

​تقييم الأداء (Evaluation): مقارنة النماذج باستخدام معايير قياس متقدمة (Accuracy, F1-Score, Precision, Recall, ROC-AUC) واختيار النموذج الأفضل للإنتاج.

​النتيجة: نموذج متقدم قادر على التنبؤ بإلغاء الحجز بدقة عالية جدا للحد من الخسائر المالية للفندق