تطبيق مباشرتطبيق ويب بتعلم الآلة
PredictIQ
خمسة نماذج تنبؤ: كرة القدم والدراسة والتوظيف والعقار والأعمال، مع أسباب كل إجابة.
نظرة عامة
يدرّب PredictIQ شجرة قرار لكل مجال من خمسة مجالات على بيانات Excel من 10,000 صف، ويتيح للمستخدم إدخال حالته. كل تنبؤ يرافقه احتمال والعوامل الرئيسية التي رفعته أو خفضته، محسوبة من أهمية المتغيرات وارتباطها بالنتيجة.
الأهداف
- عرض تنبؤات قابلة للتفسير في مواضيع مألوفة
- إبقاء البيانات قابلة للفحص: كل مجموعة بيانات ملف Excel بسيط
الميزات
- خمس فئات لكل منها نموذج إدخال
- احتمال النجاح أو شريحة السعر لكل حالة
- شرح العوامل الرئيسية لكل تنبؤ
- إحصاءات النموذج: حجم التدريب ودقة التدريب والاختبار
الشاشات
أبرز النقاط
التصميم
- بطاقات داكنة عالية التباين، بلون لكل فئة
- مراحل تحميل متحركة تصف ما يفعله النموذج
الهندسة
- شجرة قرار لكل فئة (عمق 6)، بدقة 72 إلى 78% على بيانات الاختبار
- تُصدَّر الأشجار إلى JSON وتعمل في المتصفح، ومتطابقة مع scikit-learn على 1,000 صف من 1,000
مراجعة الاستوديو
6.5البداية
8.0النهاية
تنبؤات واضحة ومشروحة جيدًا، لكن الصفحة كانت غير صالحة للاستعمال دون خادمها.
ما وجدناه
- كل تنبؤ كان يتطلب خادم Flask
- يستخدم نسخة Tailwind عبر CDN المخصصة للنماذج الأولية
ما أصلحناه
- تصدير الأشجار المدربة ومتنبئ داخل المتصفح، مُتحقق من تطابقه على 1,000 صف
- استدعاءات الواجهة البرمجية بمسارات نسبية لتعمل في مجلد فرعي
ما تبقى
- بناء Tailwind عند الإنتاج بدل تحميل سكربت CDN
التقييم من 10 على الوظائف، والواجهة، والاتساق البصري، والأداء، والتجاوب، والتنقل، والبنية، وإمكانية الوصول، ومعالجة الأخطاء، والجاهزية المهنية.
العرض
تطبيق مباشر
معاينة المشروع تعمل النماذج الخمسة المدربة في متصفحك. وإذا شُغّل خادم Flask محليًا، تستخدمه الصفحة نفسها بدلًا من ذلك.
ابدأ مشروعك
تريد مشروعًا مثل هذا؟
أخبرنا بما تبنيه. سنرد بأسئلة صادقة، ونهج واضح، والخطوة التالية.