العربية
English
بناء نظام ذكاء اصطناعي (Deep Learning) للتنبؤ بأسعار العقارات باستخدام PyTorch
منذ أسبوع
عرض العمل
الوصف
أبرز مهام المشروع:
معالجة البيانات: تنظيف ومعالجة بيانات عقارية معقدة، التعويض عن القيم المفقودة، وتطبيق (One-Hot Encoding) للمتغيرات الفئوية و(Standardization) لتوحيد مقياس البيانات.
بناء النموذج: تصميم شبكة عصبية اصطناعية (MLP) باستخدام PyTorch مع طبقات مخفية ودوال تنشيط غير خطية لالتقاط أنماط السوق.
التدريب والتحسين: استخدام خوارزميات (Adam/SGD)، ضبط المعلمات الفائقة، وتطبيق (Dropout) و(Batch Normalization) لتفادي التخصيص الزائد (Overfitting).
التقييم والاستخدام: تقييم النموذج بمقاييس دقيقة (MAE, RMSE, R²) على بيانات اختبار، وحفظ خط الأنابيب (Pipeline) بالكامل لعمليات التنبؤ المستقبلية.
التقنيات والأدوات:
البرمجة: Python
التعلم العميق: PyTorch
معالجة البيانات: Pandas, NumPy, Scikit-Learn
التصور والبيئة: Matplotlib, Seaborn, Google Colab / Jupyter Notebook
التفاصيل
| المشاهدات | 0 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
مهندس ذكاء اصطناعي
| اخر ظهور: منذ ساعة
توظيف قوة الذكاء الاصطناعي لتحويل التحديات المعقدة إلى حلول ذكية تدفع أعمالك نحو الابتكار والنمو. أهلاً بك. بصفتي مهندس ذكاء اصطناعي، أدرك تماماً أن الق ....
وظفني