ML Ops

تطبيق متكامل لتوقع نجاة ركاب تايتنيك (ML + FastAPI + Streamlit + Docker)

تطبيق ويب متكامل لتعلم الآلة للتنبؤ بفرص نجاة ركاب تايتنيك باستخدام خوارزمية SVM، مدمج داخل معمارية برمجية مفصولة تضمن كفاءة الأداء وسهولة النشر والتطوير.

الواجهة الخلفية (Backend): بناء RESTful API باستخدام FastAPI و Uvicorn لمعالجة التوقعات بسرعة وتوفير توثيق تلقائي.

الواجهة الأمامية (Frontend): تصميم واجهة تفاعلية عبر Streamlit و Plotly لإدخال البيانات وعرض التوقعات والرسوم البيانية.

محرك تعلم الآلة (ML Engine): دمج نموذج SVM معالج ومحفّز بمكتبات Scikit-Learn و Pandas.

التحزيم والنشر (DevOps): عزل النظام وتنسيق الخدمات بالكامل عبر Docker و Docker Compose لضمان التشغيل المباشر دون مشاكل بيئة العمل.

النتيجة: تقديم نموذج ذكاء اصطناعي كمنتج برمجي متكامل وجاهز للنشر التشغيلي (Production-Ready).