استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأسواق العقارية وتقديم دعم ذكي في اتخاذ القرارات الاستثمارية.

أكيد يا دكتورة، إليك نموذج احترافي لكتابة **تفاصيل مشروع "التنبؤ بأسعار المنازل الأمريكية بناءً على خصائص كل منزل وموقعه"**: --- في هذا المشروع، تم بناء نموذج ذكي للتنبؤ بأسعار المنازل في السوق الأمريكية اعتمادًا على مجموعة من الخصائص (Features) المتعلقة بكل منزل، مثل الموقع، عدد الغرف، المساحة، عمر العقار، ومستوى الحي. الخطوات التي تم تنفيذها: 🔹 جمع البيانات: - استخدام قاعدة بيانات تحتوي على آلاف السجلات لمنازل في ولايات أمريكية مختلفة. - البيانات تشمل خصائص مثل: - عدد غرف النوم والحمامات. - المساحة بالمتر المربع. - عمر المنزل. - التصنيف الاقتصادي للحي. - المسافة من مراكز المدينة. - حالة المنزل ومدى تحديثه. تنظيف البيانات ومعالجتها (Preprocessing): - التعامل مع القيم المفقودة. - تحويل البيانات النوعية (مثل اسم الحي) إلى قيم رقمية باستخدام One-Hot Encoding. - تطبيع القيم (Normalization) لتحسين أداء النماذج. تحليل استكشافي (EDA): - استخدام الرسوم البيانية لفهم العلاقة بين الخصائص والسعر. - تحديد المتغيرات الأكثر تأثيرًا على السعر. بناء النموذج: - استخدام نماذج انحدار متقدمة مثل: - Linear Regression - Decision Tree Regressor - Random Forest - XGBoost - مقارنة النماذج واختيار الأفضل من حيث الأداء. تقييم الأداء: - استخدام مقاييس مثل: - MAE (متوسط الخطأ المطلق) - RMSE (جذر متوسط مربع الخطأ) - R² Score (معامل التحديد) النتائج: - النموذج النهائي حقق أداءً عاليًا بدقة تنبؤ تجاوزت 92%. - تم بناء لوحة تفاعلية لعرض النتائج والتوقعات بناءً على خصائص كل منزل. الأدوات والتقنيات المستخدمة: - Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost) - Visualizations: Seaborn, Matplotlib - Jupyter Notebook لتوثيق مراحل العمل وشرح النتائج