نموذج تنبؤ بتأخيرات الرحلات الجوية باستخدام تعلم الآلة

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات الرحلات الجوية وبناء نموذج باستخدام تقنيات تعلم الآلة للتنبؤ بإمكانية تأخير الرحلات قبل موعد الإقلاع. 🔎 خطوات العمل: جمع وفهم البيانات الخاصة بالرحلات الجوية تنظيف البيانات (Data Cleaning) ومعالجة القيم المفقودة تحليل البيانات استكشافيًا (EDA) لاكتشاف الأنماط والعوامل المؤثرة في التأخير تحويل البيانات وتجهيزها للنمذجة بناء نموذج تنبؤ باستخدام خوارزميات تعلم الآلة تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Precision تحليل النتائج وتفسير العوامل الأكثر تأثيرًا في حدوث التأخير 🛠 الأدوات المستخدمة: Python Pandas NumPy Matplotlib / Seaborn Scikit-learn 🎯 الهدف من المشروع: مساعدة شركات الطيران أو الجهات المعنية على توقع التأخيرات مسبقًا، مما يساهم في تحسين إدارة الرحلات وتقليل المشكلات التشغيلية.