تحديد حالة الطقس عن طريق تعلم الآلة - Optimized Weather Classification using XGBoost & Genetic Algorithm

مشروع ذكاء اصطناعي يهدف إلى تصنيف حالات الطقس كمشكلة تصنيف متعددة الفئات (Multi-class Classification)، مع التركيز على تحسين أداء النموذج من خلال ضبط المعاملات بطريقة ذكية. تم استخدام خوارزمية XGBoost لقوتها في التعامل مع البيانات المنظمة، ولكن نظرًا لاعتماد أدائها بشكل كبير على ضبط الـ Hyperparameters، تم دمج خوارزمية جينية (Genetic Algorithm) للبحث التلقائي عن أفضل إعدادات ممكنة، مما أدى إلى تحسين ملحوظ في دقة النموذج وقدرته على التعميم. ما تم تنفيذه في المشروع: - معالجة البيانات وتحليلها - بناء نموذج تصنيف باستخدام XGBoost - تصميم وتطبيق Genetic Algorithm لضبط المعاملات - مقارنة الأداء قبل وبعد التحسين - تقييم النموذج باستخدام مقاييس الأداء المختلفة - تطوير واجهة استخدام (GUI) لعرض النتائج (Streamlit) التقنيات المستخدمة: Python – XGBoost – Genetic Algorithms – AI Programming – GUI Development