نظام ذكاء اصطناعي متقدم لتشخيص سرطان الثدي بدقة عالية (Breast Cancer Detection Pipeline)
تفاصيل العمل
تم تطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning) متكامل لتحليل بيانات مرضى سرطان الثدي (Wisconsin Dataset) بهدف المساعدة في التشخيص المبكر والدقيق. التقنيات المستخدمة: (Python, Scikit-Learn, TensorFlow/Keras, Pandas, Seaborn). المميزات التقنية: معالجة البيانات الضخمة وتصحيح اختلال التوازن (Handling Class Imbalance). مقارنة بين عدة خوارزميات (SVM, Random Forest, Neural Networks) لاختيار الأدق. التركيز على تقليل "النتائج السلبية الخاطئة" (False Negatives) لضمان سلامة المرضى. لوحة بيانات تفاعلية (Visualizations) تشرح العوامل الأكثر تأثيراً في الإصابة.
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
