قمت بتطوير نظام توصية للأنمي باستخدام لغة بايثون وتقنيات تعلم الآلة، بهدف اقتراح أنميات مناسبة للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم و مشهادتهم السابقة. يعتمد النظام على تحليل بيانات الأنمي من موقع MyAnimeList مثل التصنيفات والتقييمات وخصائص العمل، ثم استخدام نموذج تعلم آلة لتحديد الأنميات المتشابهة واقتراحها للمستخدم.

شمل العمل مراحل معالجة البيانات وتنظيفها (Data Cleaning) وتجهيزها للتحليل (Data Preprocessing)، باستخدام مكتبات مثل Pandas و NumPy للتعامل مع البيانات وتحليلها بكفاءة. بعد ذلك تم بناء نموذج تعلم آلة (Machine Learning Model) يعتمد على تحليل التشابه بين الأعمال لتوليد توصيات دقيقة.

يساعد هذا النظام المستخدمين على اكتشاف أنميات جديدة تتوافق مع تفضيلاتهم، ويُعد مثالًا عمليًا على تطبيق تقنيات تحليل البيانات وتعلم الآلة في أنظمة التوصية.