1. نماذج التنبؤ والانحدار (Regression Models):
الانحدار الخطي والمتعدد (Linear & Multiple): توقع قيم مستمرة بناءً على متغيرات مستقلة (مثال: توقع أسعار العقارات بناءً على المساحة والموقع)
أشجار القرار والغابات العشوائية: التعامل مع البيانات غير الخطية المعقدة

2. نماذج التصنيف (Classification Models):
آلات الدعم المتجهة (SVM): تصنيف دقيق للبيانات في مساحات عالية الأبعاد (مثال: تصنيف رسائل البريد إلى "مهم" أو "سبام")
خوارزميات KNN و Naive Bayes: تصنيف سريع بناءً على التشابه الاحتمالي (مثال: تحديد جودة المنتج "جيد/سيء" بناءً على الاختبارات)
الأشجار التقريرية وتقنيات الـ Boosting: نماذج قوية لاتخاذ القرارات (مثال: توقع احتمالية مغادرة العميل للخدمة )

ما الذي سيتسلمه العميل؟
ملف الكود المصدري: كود Python منظّم (Clean Code) بصيغة .py أو .ipynb.
تقرير الأداء: ملخص تقني يوضح دقة النموذج باستخدام مقاييس علمية (Accuracy & Confusion Matrix).
التصور البياني: 5 رسوم بيانية توضح سلوك البيانات والنتائج المستخلصة.