Fraud Detection System

مشروع متخصص في تحليل البيانات المالية الضخمة واكتشاف العمليات المشبوهة بدقة عالية. التحدي الأكبر في هذا النوع من البيانات هو أن العمليات الاحتيالية تمثل نسبة ضئيلة جداً، لذا قمت باستخدام تقنيات متقدمة لضمان كفاءة النموذج. أبرز ما قمت به في المشروع: معالجة البيانات (Data Preprocessing): التعامل مع البيانات غير المتوازنة باستخدام تقنيات متطورة لضمان عدم انحياز النموذج للعمليات السليمة فقط. هندسة الميزات (Feature Engineering): استخراج وتحديد أهم العوامل التي تشير إلى وجود احتيال مالي. بناء النماذج: تجربة واختبار خوارزميات متعددة (مثل Random Forest أو XGBoost) للمقارنة بينها واختيار الأكثر دقة. التقييم (Evaluation): التركيز على مقاييس مثل Precision-Recall Curve و F1-Score بدلاً من الدقة التقليدية، لضمان اكتشاف أكبر قدر من الاحتيال مع تقليل الإنذارات الكاذبة.