بناء نموذج ذكاء اصطناعي لكشف الاحتيال في البطاقات الائتمانية
تفاصيل العمل
بناء وتطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning) دقيق لاكتشاف العمليات الاحتيالية في البطاقات الائتمانية. تم التعامل مع مجموعة بيانات ضخمة، ومعالجة مشكلة البيانات غير المتزنة (Imbalanced Data) باحترافية عالية باستخدام خوارزمية SMOTE لضمان عدم انحياز النموذج. تم بناء المشروع بلغة بايثون (Python) داخل بيئة Jupyter Notebook، مع عمل تحليل استكشافي للبيانات (EDA) واستخدام مقاييس دقيقة لتقييم أداء النموذج.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
