بناء وتدريب نموذج تعلم آلة (Machine Learning) لتوقع أسعار العقارات

قمت بتطوير وبناء نموذج ذكاء اصطناعي (Machine Learning Model) متخصص في تحليل البيانات العقارية وتوقع الأسعار بدقة عالية بناءً على المتغيرات المختلفة. مراحل بناء النموذج: تحليل ومعالجة البيانات (Data Engineering): تنظيف البيانات وهندسة الميزات (Feature Engineering) لتجهيزها لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. تدريب خوارزميات تعلم الآلة: استخدام وتدريب خوارزمية (Random Forest Regressor) للوصول لأعلى دقة توقع ممكنة. واجهة عرض تفاعلية: تمت برمجة لوحة تحكم بسيطة باستخدام (Streamlit) كبيئة اختبار (Test Environment) لتمكين المستخدم من تجربة النموذج وإدخال البيانات ورؤية النتائج بشكل عملي ومباشر. هذا المشروع يثبت القدرة على تحويل البيانات الخام إلى نماذج ذكاء اصطناعي (AI) قابلة للتطبيق في بيئة العمل الحقيقية، وليس مجرد أكواد نظرية. التقنيات المستخدمة: Python, Pandas, Scikit-Learn, Streamlit.