بناء نموذج Machine Learning يتنبأ باحتمالية اشتراك عميل بنك في وديعة لأجل بناءً على بيانات حملات تسويق هاتفية. شمل المشروع: تحليل استكشافي شامل للبيانات (45 ألف عميل)، معالجة مشكلة عدم توازن الفئات (11.7% فقط اشتركوا)، مقارنة 7 نماذج تصنيف (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, شبكة عصبية ANN)، وضبط عتبة القرار (Threshold Tuning) لتحسين الأداء. تم تجنب تسريب البيانات (Data Leakage) بحذف الأعمدة اللي بتُعرف بعد المكالمة فقط.