العربية
English
تحقق الائتمان (Credit Risk Prediction and Analysis)
منذ 3 أشهر
عرض العمل
الوصف
مشروع يهدف إلى بناء نموذج تعلم آلي للتنبؤ باحتمالية تعثر العملاء في سداد القروض، مما يساعد المؤسسات المالية على تقليل المخاطر وتحسين قرارات منح الائتمان.
تم استخدام بيانات تاريخية تشمل معلومات ديموغرافية ومالية وسجل ائتماني مثل العمر، الدخل، المهنة، قيمة القرض، معدل الفائدة، وسجل التعثر السابق.
مر المشروع بعدة مراحل: تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة، تحليل استكشافي (EDA) لاستخراج الأنماط، هندسة الخصائص باستخدام One-Hot Encoding وStandard Scaling، ثم بناء نماذج تعلم آلي متعددة مثل Logistic Regression وRandom Forest وXGBoost وNeural Networks.
تم تقييم النماذج باستخدام Accuracy وROC-AUC وF1-Score مع معالجة مشكلة عدم توازن البيانات. أظهرت النتائج تفوق نماذج الـ Ensemble مثل XGBoost في الأداء ودقة التنبؤ.
يُعد المشروع تطبيقًا عمليًا للذكاء الاصطناعي في المجال المالي لتحسين إدارة المخاطر ودعم اتخاذ القرار.
التفاصيل
| المشاهدات | 9 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
عالم بيانات و مهندس ذكاء اصطناعي
| اخر ظهور: منذ يوم
أنا ياسين أحمد، مهندس ذكاء اصطناعي و عالم بيانات ، ولدي اهتمام قوي بالأمن السيبراني. أمتلك خبرة عملية في تحليل البيانات وبناء نماذج تعلم الآلة باستخدام Pyt ....
وظفني