العربية
English
نظام ذكي لتوقع الموافقة على القروض البنكية باستخدام تعلم الآلة وبناء واجهة تفاعلية
منذ يوم
عرض العمل
الوصف
هدف المشروع: أتمتة تقييم طلبات القروض بشكل فوري ودقيق لتجنب الأخطاء البشرية وتسريع الإجراءات. تم بناء نموذج تعلم آلي يساعد البنوك على اتخاذ قرارات لحظية مبنية على البيانات، مما يقلل المخاطر ويحسن تجربة العملاء.
المهام المنفذة:
تجهيز البيانات: معالجة القيم الناقصة، التشفير (Encoding)، التقييس (Scaling)، وحل مشكلة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data) لضمان جودة التدريب.
تحليل البيانات (EDA): دراسة التوزيعات واستخراج أهم العوامل المؤثرة في قرار قبول أو رفض القرض.
تطوير النماذج: بناء ومقارنة خوارزميات متعددة لضمان أعلى كفاءة (Logistic Regression, Random Forest, SVM, XGBoost).
تطبيق ويب (Deployment): تحويل النموذج النهائي إلى تطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit، يتيح للمستخدم إدخال بياناته وعرض نتيجة أهليته للقرض (مقبول/مرفوض) فوراً.
النتائج والتأثير:
حققت خوارزمية XGBoost أعلى دقة وثبات (96% - 98%)، تلاها نموذج Random Forest (95%).
توفير أداة عملية جاهزة لأتمتة القرارات، مما وفر وقت انتظار العملاء بشكل كبير وقلل من المخاطر المالية.
التفاصيل
| المشاهدات | 0 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
مهندس ذكاء اصطناعي
| اخر ظهور: منذ يوم
بياناتك فيها فرصة… خلّيها تشتغل لصالحك. أغلب المشاريع مش بتقع عشان مفيش مجهود، بتقع عشان ضغط التشغيل اليومي بيستهلك كل التركيز. مهام بتتكرر، داتا مت ....
وظفني