نموذج تعلم آلي لتوقّع شعبية الأغاني بناءً على خصائصها الصوتية
تفاصيل العمل
مشروع تحليل بيانات موسيقية وتوقّع شعبية الأغاني باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. تم جمع بيانات تحتوي على خصائص مثل: الطاقة (energy)، الرقم الإيقاعي (tempo)، المدّة الزمنية (duration)، والرقمية الصوتية (acousticness). تم تنفيذ: تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لاكتشاف الارتباطات بين الخصائص ومستوى الشعبية. معالجة البيانات وتطبيعها باستخدام MinMaxScaler. تدريب نماذج مثل Random Forest، Decision Tree، وLinear Regression لتوقّع درجة الشعبية. تقييم الأداء باستخدام R² وMAE لتحقيق توازن بين الدقة والبساطة. النتائج: تم تحقيق دقة توقّع تجاوزت 88%، مع قدرة النموذج على تفسير العوامل الأكثر تأثيرًا في نجاح الأغاني.
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
