في هذا المشروع، قمت بتطبيق تقنيات تعلم الآلة لبناء نموذج تنبؤي يساعد على تقدير الدرجات النهائية للطلاب اعتمادًا على مجموعة من البيانات الأكاديمية والمتعلقة بالدراسة.

تم تنفيذ المشروع باستخدام لغة Python ومكتبات تحليل البيانات وتعلم الآلة، مع تطبيق خوارزمية الانحدار الخطي البسيط والمتعدد (Simple and Multiple Linear Regression).

أهم مراحل المشروع:

- استكشاف البيانات وفهم المتغيرات والعلاقات بينها.
- تجهيز البيانات وتحديد الخصائص المستخدمة في التنبؤ.
- تدريب نموذج الانحدار الخطي باستخدام البيانات المتاحة.
- تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
- تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس MAE وMSE وRMSE وR².
- تحليل النتائج وفهم مدى قدرة النموذج على التنبؤ بالدرجات.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:
Python، وPandas، وNumPy، وScikit-learn، وJupyter Notebook.

يهدف المشروع إلى تطبيق المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة عمليًا، وفهم كيفية استخدام البيانات لبناء نماذج تنبؤية تساعد في تحليل النتائج الأكاديمية.