تطبيق ويب لتنبؤ مراحل أمراض القلب باستخدام الذكاء الاصطناعي

تطبيق ويب مبني بـFlask يعتمد على نموذج تعلّم آلي (scikit-learn) لتوقع مرحلة مرض القلب (من 0 إلى 4) بناءً على بيانات المريض (السن، الجنس، التاريخ المرضي، العلامات الحيوية). عند إدخال المعلومات، يعرض التطبيق المرحلة المتوقعة ونسبة الاحتمال لكل فئة، ثم يخزن النتيجة مع تفاصيل المريض ووقت التنبؤ في قاعدة SQLite لعرض السجل لاحقاً. يقدم واجهة بسيطة تسمح للفرق الطبية باتخاذ قرارات أسرع وتقليل الأخطاء البشرية، مع إمكانية توسعة التطبيق مستقبلياً لإضافة تنبيهات أو ربطه بأنظمة المستشفيات.

مساعد القروض الذكي: نظام ذكاء اصطناعي لتقييم طلبات التمويل البنكي

“مساعد القروض الذكي: نظام ذكاء اصطناعي لتقييم طلبات التمويل البنكي” هو حلاً مبتكرًا يدمج بين قوة تحليل البيانات وتقنيات التعلم الآلي لتمكين المؤسسات المالية من اتخاذ قرارات ائتمانية سريعة ودقيقة. يعتمد النظام على:

جمع ومعالجة البيانات: استيراد بيانات طلبات التمويل، تنظيفها بمعالجات ذكية (التعامل مع القيم المفقودة، تحويل المتغيرات الفئوية إلى أرقام) لضمان جودة عالية.

موازنة الفئات: استخدام خوارزمية SMOTE للتغلب على مشكلة عدم توازن البيانات بين الطلبات المقبولة والمرفوضة، مما يعزز دقة النموذج.

تصنيف ذكي: بناء نموذج شجرة القرار (Decision Tree) ليتعلم من الأنماط ويصنف الطلبات إلى “مقبول” أو “مرفوض” بدقة عالية.

رصد الأداء: توليد مؤشرات شاملة (الدقة، الاسترجاع، معامل F1) وعرض مصفوفة الالتباس بخريطة حرارية تفاعلية لتقييم قوة النموذج وتحسينه باستمرار.

من خلال هذا المشروع، يتمكن البنك من تقليص زمن دراسة الطلبات إلى ثوانٍ معدودة، وزيادة فرص الموافقة على العملاء الجيدين، والحدّ من المخاطر الائتمانية.

تحليل أداء الطلاب

مشروع تحليل بيانات يهدف إلى استكشاف العوامل المؤثرة في نتائج طلاب المدارس الثانوية.

تحليل بيانات مبيعات السيارات

مشروع تحليل بيانات يهدف إلى إستكشاف العوامل المؤثرة في أسعار السيارات