نفذت مشروعًا متكاملًا لاكتشاف عمليات الاحتيال في معاملات بطاقات الائتمان باستخدام تقنيات Machine Learning، بهدف التمييز بين المعاملات السليمة والاحتيالية.

شمل المشروع:
• استكشاف البيانات وفهم خصائصها وتوزيع الفئات.
• تنظيف البيانات ومعالجة التكرارات والمشكلات الموجودة.
• تحليل عدم توازن الفئات (Class Imbalance).
• إجراء التحليل الاستكشافي (EDA) لاكتشاف الأنماط والعلاقات.
• تجهيز البيانات وتطبيق تقنيات Preprocessing.
• تدريب واختبار نماذج Machine Learning للتصنيف.
• تقييم الأداء باستخدام Precision وRecall وF1-Score وROC-AUC.
• تحليل النتائج وتحديد نقاط القوة والضعف لتحسين اكتشاف المعاملات الاحتيالية.

النتيجة: مشروع متكامل يغطي مراحل بناء نموذج اكتشاف الاحتيال، من Data Cleaning وEDA إلى Model Training وEvaluation.