مشروع ذكاء اصطناعي وتعلم آلة يهدف إلى أتمتة وتحسين عملية التوظيف وفرز طلبات السير الذاتية وتحديد أفضل المرشحين بناءً على تحليل البيانات والخصائص.
مميزات المشروع وطريقة التنفيذ:
معالجة وتجهيز البيانات (Data Preprocessing): تنظيف البيانات والتغلب على القيم المفقودة وإعداد الخصائص (Feature Engineering) للتحليل.
بناء وتقييم النماذج: تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة مثل Random Forest و Logistic Regression لتصنيف وتقييم المرشحين.
تقييم الأداء (Model Evaluation): قياس دقة النماذج وتحليل النتائج للوصول إلى أعلى أداء ودقة في الترشيح.
التقنيات المستخدمة: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn.