نظرة عامة:
نظام ذكي لمساعدة المكاتب العقارية والمستثمرين في اتخاذ قرارات تسعير دقيقة مبنية على البيانات، بالاعتماد على خوارزميات تعلّم الآلة لتحليل خصائص العقارات مثل الموقع، المساحة، وجودة التشطيب.

المشكلة والحل:

المشكلة: صعوبة تقدير السعر العادل وتذبذب السوق وتعدد المتغيرات.

الحل: بناء نموذج انحدار تنبؤي (Regression Pipeline) يعالج البيانات ويقدم تقديراً دقيقاً بأقل نسبة خطأ ممكنة.

مراحل التنفيذ:

استكشاف وتحليل البيانات (EDA): معالجة القيم المفقودة، استبعاد القيم الشاذة، ودراسة ارتباط الخصائص بالسعر.

التدريب والضبط: تجربة خوارزميات متعددة وضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) لاختيار الأنسب.

التقييم: قياس الأداء باستخدام مقاييس معيارية لضمان الدقة وتجنب التوافق الزائد (Overfitting).

التقنيات المستخدمة:

البرمجة والتعلّم الآلي: Python, Scikit-Learn, XGBoost

معالجة البيانات والتحليل: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn

واجهة العرض والتطبيق: Streamlit / Flask