التنبؤ بمرض السكري باستخدام التعلم العميق
تفاصيل العمل
وصف المشروع: تم بناء نموذج Neural Network يعتمد على بيانات طبية لتصنيف المرضى إلى Diabetic / Non-Diabetic بناءً على مجموعة من الخصائص الصحية. ما تم تنفيذه: تنظيف وتجهيز البيانات (Data Preprocessing). معالجة القيم المفقودة وتوحيد المقاييس (Feature Scaling). بناء نموذج Deep Learning (Neural Network) للتصنيف. تحسين أداء النموذج للوصول لأفضل نتائج ممكنة. تقييم النموذج باستخدام Accuracy & Loss. النتائج: تحقيق دقة عالية تصل إلى 99.79%. Loss منخفض جدًا: 0.0442. أداء قوي في تصنيف الحالات (Diabetic / Non-Diabetic). الأدوات المستخدمة: Python – Pandas – NumPy – TensorFlow – Scikit-learn – Deep Learning
مهارات العمل
