نظام التنبؤ بأسعار السيارات باستخدام تعلم الآلة

قمت بتطوير نظام للتنبؤ بأسعار السيارات باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning)، حيث يعتمد النظام على تحليل بيانات ومواصفات السيارات المختلفة لتقدير سعرها السوقي بدقة عالية. مميزات المشروع: * تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Pandas و NumPy. * إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) واستخراج الأنماط والعلاقات المهمة. * إنشاء رسوم بيانية احترافية باستخدام Matplotlib و Seaborn لفهم البيانات بشكل أفضل. * تطبيق تقنيات هندسة الخصائص (Feature Engineering) لتحسين أداء النموذج. * تدريب واختبار النموذج للتنبؤ بأسعار السيارات. * تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس إحصائية دقيقة لضمان جودة النتائج. التقنيات المستخدمة: Python Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Scikit-learn Jupyter Notebook نتائج المشروع: يوفر النظام تقديرات دقيقة لأسعار السيارات بناءً على مجموعة من الخصائص مثل الماركة، الموديل، سنة الصنع، المسافة المقطوعة، نوع الوقود، ناقل الحركة، ومواصفات المحرك، مما يساعد الأفراد والشركات على اتخاذ قرارات شراء وبيع أكثر دقة وفعالية.