مسار _ِAI

Masar AI – نظام ذكي لترشيح الكليات لطلاب الثانوية العامة

Masar AI هو نظام توصية قائم على الذكاء الاصطناعي وMachine Learning، تم تطويره لمساعدة طلاب الثانوية العامة على اكتشاف فئات الكليات والتخصصات الجامعية التي تتناسب مع أدائهم الأكاديمي، مهاراتهم واهتماماتهم.

عملت على بناء المشروع كحل متكامل يبدأ من البيانات وينتهي بتطبيق عملي قابل للاستخدام، بدايةً من Data Cleaning وEDA، ثم Feature Engineering وFeature Selection، ومعالجة مشكلة عدم توازن الفئات، وصولًا إلى تدريب ومقارنة عدة نماذج Machine Learning واختيار النموذج الأنسب.

تم استخدام RandomizedSearchCV لتحسين الـHyperparameters، مع تقييم النماذج باستخدام مقاييس مختلفة مثل Accuracy, Precision, Recall وF1-score لضمان تقييم أكثر شمولًا للأداء.

بعد التنبؤ بفئة الكلية المناسبة للطالب، يعتمد النظام أيضًا على Content-Based Recommendation لتقديم توصيات أكثر تحديدًا، من خلال مقارنة خصائص الطالب بخصائص الكليات والتخصصات.

كما يتضمن المشروع RAG Assistant يعتمد على بيانات حقيقية لبرامج تنسيق عام 2022، مما يسمح للطالب بطرح أسئلة حول الكليات والبرامج والحدود الخاصة بالتنسيق والحصول على إجابات مبنية على البيانات.

أهم مكونات المشروع:

• التنبؤ بفئة الكلية المناسبة للطالب باستخدام Machine Learning

• نظام توصية هجين يجمع بين Model Prediction وContent-Based Similarity

• تقديم أفضل التوصيات للطالب وترتيبها

• التعامل مع Imbalanced Data وFeature Selection

• Hyperparameter Tuning وتحسين أداء النماذج

• RAG Assistant للإجابة عن الأسئلة المتعلقة ببيانات التنسيق

• تسجيل المستخدمين وحفظ سجل التوصيات

• واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit

التقنيات المستخدمة:

Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Random Forest, KNN, Logistic Regression, Gradient Boosting, TF-IDF, Cosine Similarity, Streamlit, SQLite, Joblib

كان الهدف الأساسي من المشروع هو تحويل Machine Learning من مجرد نموذج تدريبي إلى حل AI عملي يساعد الطالب على اتخاذ قرار أكثر استنادًا إلى البيانات.