تطوير نموذج تعلم آلي لتوقع أسعار المنتجات

أرغب في تطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning Model) بسيط يقوم بتوقع أسعار المنتجات (مثل الأجهزة الإلكترونية أو العقارات أو السيارات) بناءً على بيانات يتم تزويده بها (مثلاً: العمر، الحالة، الماركة، المواصفات). الهدف من المشروع هو الحصول على نموذج يمكنه إعطاء توقع تقريبي لسعر المنتج بشكل دقيق نسبيًا. المخرجات المطلوبة: ملف Jupyter Notebook يحتوي على الكود كاملًا مع توضيح الخطوات. ملف يشرح طريقة استخدام النموذج (README). تقرير مختصر عن أداء النموذج (مثلاً الدقة – RMSE أو MAE). متطلبات المشروع: لغة البرمجة: Python. المكتبات: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn. خوارزمية ممكن تكون: Linear Regression أو Random Forest (حسب الأفضلية). معالجة البيانات: تنظيف البيانات – التعامل مع القيم المفقودة – الترميز (Encoding). تقسيم البيانات إلى Train/Test. تدريب النموذج تقييمه. تسليم النموذج بشكل يمكن إعادة استخدامه للتوقعات الجديدة (Pickle أو Joblib).