المشاريع
اختيار من أعمالي ومشاريعي.
توقع نجاة ركاب تايتانك
مشروع تعلم آلي بأسلوب كاغل: توقع النجاة ومستوى المقصورة من بيانات تايتانك.
اقرأ المزيد
اقرأ أقل
توقع نجاة ركاب تايتانك
مشروع تعلم آلي مبني على منافسة كاغل الكلاسيكية لسفينة تايتانك. الهدف توقع نجاة الراكب واستنتاج مستوى المقصورة من السمات المتوفرة.
ماذا يفعل المشروع
- يستخدم بيانات ركاب تايتانك (العمر، الجنس، الطبقة، الأجرة، ميناء الصعود).
- يدرّب نموذجاً للتنبؤ بالنجاة (تصنيف ثنائي).
- يتنبأ أو يستنتج مستوى المقصورة من البيانات.
- منفذ في Jupyter Notebook مع خطوات ورسوم واضحة.
التقنيات
- بايثون، Jupyter Notebook
- تحليل بيانات وتعلم آلي (مثل pandas وscikit-learn)
صيدلي 24-7
تطبيق Streamlit لمحاكاة صيدلي افتراضي للإجابة عن أسئلة الأدوية وتفاعلها مع الطعام.
اقرأ المزيد
اقرأ أقل
صيدلي 24-7
تجربة صيدلي افتراضي يساعد المستخدمين في أسئلة عن تفاعل الأدوية مع الطعام والأدوية الأخرى، مبني بـ Streamlit ومدعوم بمحتوى طبي مُنتقى.
ماذا يفعل التطبيق
- يجيب عن أسئلة حول الميتفورمين (السكري النوع الثاني) ومواضيع ذات صلة باستخدام مجموعة الأسئلة السريرية من المكتبة الوطنية للطب ومقالات مختارة.
- يحاكي دور الصيدلي في استفسارات تفاعل الدواء مع الطعام أو دواء آخر.
- يقدم إجابات مبسطة وشخصية لاتخاذ قرارات أفضل حول الأدوية.
التقنيات
- Python 3.8، Streamlit
- استرجاع/RAG (مثل Chroma) على نصوص سريرية ومركزة على الميتفورمين
- واجهة منسقة (CSS) لمظهر واضح واحترافي
الأنسب لأسئلة تتعلق بالميتفورمين والسكري من النوع الثاني.
اقرأ أقل