بناء موديل ذكاء اصطناعي يتوقع سعر البيوت لشركة عقارات

مشروع متكامل لتوقع أسعار المنازل باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning)، حيث يعتمد النظام على تحليل مجموعة من خصائص العقار مثل الموقع، عدد الغرف، المساحة، عمر المنزل، ومتوسط الدخل في المنطقة، ثم تقديم توقع دقيق لسعر المنزل بشكل فوري. تم تنفيذ المشروع بدايةً من مرحلة معالجة البيانات وتنظيفها (Data Preprocessing)، والتي شملت: التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values). اكتشاف ومعالجة القيم الشاذة (Outliers). تحويل البيانات الفئوية إلى بيانات رقمية (Encoding). عمل Feature Scaling لتحسين أداء النموذج. تحليل العلاقات بين المتغيرات واستخراج أهم الخصائص المؤثرة على السعر. بعد ذلك تم تدريب واختبار نماذج تعلم آلة مختلفة لاختيار أفضل نموذج من حيث الدقة والأداء، مع استخدام أساليب تقييم احترافية لضمان جودة التوقعات وتقليل نسبة الخطأ. ولتحويل المشروع إلى تطبيق عملي قابل للاستخدام، تم ربط النموذج بواجهة ويب تفاعلية تسمح للمستخدم بإدخال مواصفات المنزل بسهولة والحصول على توقع مباشر للسعر في ثوانٍ، مما يجعل المشروع أقرب إلى الأنظمة المستخدمة فعليًا في شركات العقارات وتحليل السوق.