عنوان المشروع: نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بأسعار تذاكر الطيران بدقة 98.6%
وصف المشروع:
قمت بتطوير حل متكامل يعتمد على تعلم الآلة (Machine Learning) للتنبؤ بأسعار تذاكر الطيران، بهدف مساعدة الشركات والمسافرين على اتخاذ قرارات مالية ذكية ومبنية على البيانات. المشروع ليس مجرد نموذج رياضي، بل نظام برمجي متكامل يتضمن معالجة البيانات وبناء واجهة تفاعلية.
أبرز ما قمت به في المشروع:
هندسة البيانات (Data Engineering): قمت بعمليات معالجة شاملة (End-to-End Preprocessing) شملت تنظيف البيانات وتجهيزها، بالإضافة إلى هندسة الميزات (Feature Engineering) لرفع كفاءة النموذج التنبؤي.
بناء وتدريب النماذج: قمت بتجربة وتقييم عدة خوارزميات متقدمة لضمان الوصول لأفضل النتائج، ومنها:
Random Forest Regressor
Gradient Boosting Regressor
K-Nearest Neighbors (KNN)
Linear Regression
لوحات التحكم والتحليل (Visualization): صممت لوحة بيانات (Dashboard) باستخدام PowerBI لتقديم رؤى تفاعلية حول سلوك العملاء واستراتيجيات الحفاظ عليهم (Retention Strategies).
التطوير البرمجي (Deployment): حولت النموذج إلى تطبيق ويب تفاعلي جاهز للاستخدام الفعلي باستخدام إطار عمل Streamlit.
النتائج المحققة:
تحقيق دقة تنبؤ استثنائية تصل إلى 98.6%.
توفير رؤى فورية (Real-time insights) تساعد في التنبؤ بتغيرات الأسعار بدقة عالية.
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
لغة البرمجة: Python
المكتبات: NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
واجهة التطبيق: Streamlit
تحليل البيانات:PowerBI
