مشروع ML كامل 🔥 | توقع أسعار السيارات 📈💲 الجزء 3: Inference Pipeline (2)

🎥 في هذا الفيديو، سنتعلم كيفية تحويل نموذج تعلم الآلة الخاص بتوقع أسعار السيارات إلى مرحلة الإنتاج باستخدام Inference Pipeline.

🔍 سنشرح بالتفصيل:
1️⃣ تنظيم المشروع: إعادة هيكلة الملفات والمجلدات لضمان سهولة العمل والوضوح.
2️⃣ تجهيز البيانات: تحديد تنسيقات الإدخال المطلوبة ومعالجة البيانات بما يتناسب مع النموذج.
3️⃣ تحويل النموذج إلى Inference Pipeline: تطبيق نفس خطوات معالجة البيانات المستخدمة في التدريب لضمان التوافق.
4️⃣ تحميل النموذج: استخدام Random Forest Model المدرب مسبقًا لتوقع أسعار السيارات.
5️⃣ اختبار النتائج: التأكد من دقة المخرجات ومقارنتها مع البيانات المستخدمة في التدريب.

💡 إذا كنت مهتماً بمعرفة كيفية نقل نماذج Machine Learning من التدريب إلى الإنتاج، فهذا الفيديو مناسب لك!

📈 للمزيد من المعلومات والمشاريع التعليمية، لا تنسَ الاشتراك في القناة وتفعيل الجرس لمتابعة جميع الفيديوهات القادمة.

🔔 تابعوني على وسائل التواصل الاجتماعي لمعرفة كل جديد!

📧 إذا كنت تريد أن أساعدك في مشروعك القادم، تفضل بالتواصل معي مباشرة عبر الرابط:
inesriahi.com/contact

#تعلم_الآلة #توقع_أسعار_السيارات #ذكاء_اصطناعي #Python #MachineLearning #CarPricePrediction
💻 Github Repo:
https://github.com/inesriahi/Machine-...

سلسلة الماشين ليرننج:
   • Machine Learning  

تحميل البايثون باستخدام الأناكوندا:
   • Anaconda أسهل طريقة لتحميل وتثبيت || How t...  
🎁 Matplotlib Playlist:
   • Matplotlib #1 || Introduction + Line PLots...  

🎁 Pandas Playlist:
   • Pandas #1 | Intro & Creating Series Object...  

⚽ احترف الـ Numpy في 6 ساعات:
   • احترف مكتبة نمباي في 6 ساعات بالعربي || Nu...  

📱 Find Me on:
Website: https://www.inesriahi.com
Telegram: @onstube_bot
Github: https://www.github.com/inesriahi
Linkedin:   / inesriahi  
Instagram: @inesalriahi

0:00 Introduction and Overview of the Video Series
0:22 Recap of Previous Videos and Saved Components
1:22 Organizing Project Files and Adjusting File Paths
5:04 Setting Up User Input Formats for Production
8:10 Ensuring Accuracy in Preprocessing and Feature Transformations
18:12 Loading the Model and Making Predictions on New Data