Customer Churn Prediction using Deep Learning to Maximize Retention

هندسة ومعالجة البيانات (Data Preprocessing): تجهيز البيانات الخام وتحويلها إلى صيغة قابلة للتحليل استخدام تقنيات التشفير المتقدمة مثل OneHotEncoder و OrdinalEncoder للتعامل مع المتغيرات الفئوية (Categorical Data) تطبيق المقياس المعياري (StandardScaler) لتوحيد نطاق البيانات، وهو أمر حيوي لضمان استقرار وسرعة تعلم الشبكة العصبية تصميم وبناء نموذج التعلم العميق (ANN Construction): بناء نموذج متسلسل (Sequential Model) باستخدام إطار عمل Keras و TensorFlow تصميم طبقات النموذج (Input, Hidden, and Output Layers) واختيار وظائف التنشيط (Activation Functions) المناسبة مثل ReLU للطبقات المخفية و Sigmoid للطبقة النهائية تحسين النموذج ومنع الإفراط في التعلم (Optimization & Regularization): استخدمت تقنيات Dropout و L1/L2 Regularization لضمان أن النموذج يعمل بكفاءة على البيانات الجديدة وليس فقط بيانات التدريب (تجنب الـ Overfitting) إضافة خاصية التوقف المبكر (EarlyStopping) لمراقبة أداء النموذج أثناء التدريب وإيقافه عند نقطة التحسين القصوى تدريب واختبار النموذج: تجربة محسّنات مختلفة مثل Adam و SGD مع ضبط الـ Momentum للوصول إلى أفضل دقة تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس الدقة (Accuracy) ومراقبة خسارة البيانات (Loss) الأدوات والتقنيات المستخدمة: اللغة: Python التعلم العميق: TensorFlow, Keras معالجة البيانات: Scikit-Learn, Pandas, NumPy التمثيل البياني: Matplotlib, Seaborn