العربية
English
نموذج ذكاء اصطناعي | تعلم اله للتنبؤ بتعثر سداد القروض (Credit Risk) | Python وScikit-Learn وXGBoost
منذ 4 أيام
عرض العمل
الوصف
نظام تعلم آلة يعمل كمحلل مخاطر ائتمانية، يتنبأ باحتمالية تعثر العميل في سداد القرض قبل الموافقة عليه. حلّلت بيانات أكثر من 32,000 طلب قرض، وقارنت بين ثلاثة نماذج (Logistic Regression وRandom Forest وXGBoost) بالتحقق المتقاطع، واخترت الأدق بمقاييس معتمدة: دقة 91.8% وF1-Score 0.81 وROC-AUC 0.95.
يوضح النظام أهم العوامل المؤثرة في قرار التعثر، ويعتمد على Pipeline يمنع تسرب البيانات فتكون النتائج حقيقية وقابلة للتكرار. أرفقت واجهة ويب تفاعلية (Streamlit) تتيح إدخال بيانات أي عميل والحصول على نتيجة التنبؤ فورًا، مع كود موثّق بالكامل على GitHub: [الرابط]
مناسب للبنوك وشركات التمويل التي تريد تقليل خسائر القروض المتعثرة بقرارات مبنية على البيانات بدل التخمين.
المهارات:
تعلم آلة، ذكاء اصطناعي، تحليل البيانات، Python، Pandas، NumPy، Scikit-Learn، XGBoost، التنبؤ بالمخاطر، Streamlit، تنظيف البيانات، هندسة الخصائص , (, Classification , Imbalanced Data (class_weight
التفاصيل
| المشاهدات | 2 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
مهندس ذكاء اصطناعى و اتمته
| اخر ظهور: منذ 22 ساعة
هل ما زلت تقضي وقتك في الرد على نفس أسئلة العملاء ونقل البيانات يدويًا؟ أهلًا بك، معك منّة، طالبة في السنة النهائية بعلوم الحاسب، ومهندسة أتمتة بالذكاء الا ....
وظفني