AI-ML-Model

AI & Machine Learning Model | نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

قمت بتطوير نماذج للتعلم الآلي الخاضع للإشراف (Supervised Machine Learning) باستخدام لغة Python، بهدف معالجة مسائل التصنيف (Classification) والانحدار (Regression)، مع تطبيق تقنيات تجهيز البيانات وتحسين أداء النماذج للوصول إلى نتائج أكثر دقة وموثوقية.

ركز المشروع على بناء دورة عمل متكاملة لتطوير نماذج التعلم الآلي، بدءًا من تجهيز البيانات واختيار الخصائص المناسبة، وصولًا إلى تدريب النماذج وتقييم أدائها وتحسين إعداداتها.

أهم المهام والإنجازات

- تطوير نماذج تعلم آلي لمعالجة مسائل التصنيف والانحدار.

- تجهيز البيانات وتنظيفها لتكون مناسبة لتدريب النماذج.

- تطبيق هندسة الخصائص (Feature Engineering) لتحسين جودة المدخلات.

- استخدام تقنيات تحجيم البيانات (Feature Scaling) عند الحاجة.

- ضبط المعاملات الفائقة للنماذج (Hyperparameter Tuning) لتحسين الأداء.

- تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس مناسبة لطبيعة كل مهمة.

- مقارنة النتائج واختيار النماذج الأكثر ملاءمة للبيانات والمشكلة المستهدفة.

الهدف من المشروع

تطوير نماذج تعلم آلي قادرة على استخراج الأنماط من البيانات والتنبؤ بنتائج جديدة، مع تطبيق منهجية منظمة لتجهيز البيانات وتدريب النماذج وتقييمها وتحسين أدائها.