في هذا المشروع قمت بتطوير نظام ذكي يعتمد على تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) لتحليل بيانات اللياقة البدنية وتقييم مستوى الأداء البدني للأفراد اعتمادًا على مجموعة من القياسات والمؤشرات الصحية.
شمل المشروع جميع مراحل علم البيانات بدايةً من تنظيف البيانات ومعالجتها، مرورًا بالتحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)، واستخراج الأنماط والعلاقات المهمة، وصولًا إلى بناء وتقييم نماذج تعلم آلي متعددة لاختيار النموذج الأفضل أداءً.
اعتمدت الدراسة على أكثر من 13 ألف سجل بيانات تتضمن العمر، الجنس، الوزن، الطول، نسبة الدهون في الجسم، ضغط الدم، قوة القبضة، المرونة، عدد تمارين الجلوس، ومسافة القفز العريض.
أهداف المشروع:
* تصنيف الأفراد إلى أربعة مستويات للياقة البدنية (A, B, C, D).
* التنبؤ بالأداء البدني من خلال نماذج الانحدار.
*مقارنة أداء عدة خوارزميات تعلم آلي واختيار النموذج الأكثر دقة.
قمت بتنظيف البيانات وإزالة القيم غير المنطقية والتكرارات، ثم إجراء تحليل استكشافي شامل للبيانات لفهم العلاقات بين المتغيرات واستخراج أهم العوامل المؤثرة على الأداء البدني. بعد ذلك تم بناء عدة نماذج للتصنيف شملت KNN وDecision Tree وRandom Forest وSVM وNeural Network (MLP)، حيث حقق نموذج الشبكات العصبية أفضل أداء بدقة بلغت **74.23%**، يليه Random Forest بنسبة **72%**، ثم SVM بنسبة **71.7%**، بينما حقق Decision Tree نسبة **68%** وKNN نسبة **62.7%**.
كما تم بناء نموذج Regression للتنبؤ بمسافة القفز العريض (Broad Jump) كمؤشر على القوة الانفجارية للجسم، وحقق النموذج قيمة **R² تساوي 0.79** مع **RMSE يقارب 18 سم**، مما يعكس قدرة جيدة على التنبؤ بالأداء البدني.
أظهرت النتائج أن قوة القبضة وعدد تمارين الجلوس من أكثر العوامل تأثيرًا بشكل إيجابي على الأداء، بينما يؤثر العمر ونسبة الدهون في الجسم بشكل سلبي. كما أكدت التحليلات أن الجنس يعد من أهم المتغيرات المستخدمة في التنبؤ بمستوى اللياقة البدنية.
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
* Python
* Pandas
* NumPy
* Matplotlib
* Seaborn
* Scikit-learn
* TensorFlow
* Keras
* Machine Learning
* Data Analysis
*Data Visualization
* Feature Engineering
يمثل هذا المشروع تطبيقًا عمليًا متكاملًا لمراحل تحليل البيانات وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي بهدف دعم أنظمة تقييم اللياقة البدنية والتنبؤ بالأداء الرياضي اعتمادًا على البيانات.
