نظام تحليل الأداء البدني والتصنيف الذكي باستخدام تعلم الآلة
تفاصيل العمل
مشروع متكامل في مجال تحليل البيانات وتعلم الآلة يهدف إلى تحليل بيانات الأداء البدني للأفراد والتنبؤ بمستوى اللياقة البدنية. اعتمد المشروع على تطبيق دورة حياة تعلم الآلة بالكامل بدءًا من تنظيف البيانات (Data Cleaning) والتحقق من جودتها، مرورًا بالتحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) لاستخراج الأنماط والعلاقات المهمة بين المتغيرات، وصولًا إلى بناء وتقييم نماذج تنبؤية متعددة. تم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على مؤشرات فسيولوجية وبدنية مثل العمر، الوزن، نسبة الدهون، قوة القبضة، وعدد تمارين البطن، لتحليل تأثيرها على تصنيف الأداء البدني إلى مستويات (A, B, C, D). شمل المشروع بناء ومقارنة عدة نماذج تعلم آلة مثل: KNN Decision Tree Support Vector Machine (SVM) Neural Networks تم تقييم النماذج باستخدام مقاييس دقيقة مثل Accuracy وF1-Score وCross Validation لضمان قوة النموذج. كما تم تنفيذ مهام تنبؤ إضافية (Regression) لتقدير نسبة الدهون في الجسم. القيمة المضافة في المشروع: تحويل البيانات الخام إلى Insights قابلة لاتخاذ القرار تحديد أهم العوامل المؤثرة على الأداء البدني بناء نموذج ذكي قادر على التنبؤ بدقة تصل إلى 75% تطبيق عملي قوي على مفاهيم Machine Learning وData Analysis
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
