File size: 2,165 Bytes
82676b8 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 |
# نماذج التعلم الآلي
يحتوي هذا المجلد على نماذج التعلم الآلي المستخدمة في نظام تسعير المناقصات.
## هيكل المجلد
- `trained/`: يحتوي على النماذج المدربة جاهزة للاستخدام
- `datasets/`: يحتوي على مجموعات البيانات المستخدمة في تدريب النماذج
## النماذج المستخدمة
يستخدم النظام مجموعة من نماذج التعلم الآلي تشمل:
1. **نموذج التنبؤ بالتكاليف**: يستخدم لتقدير تكاليف المشاريع بناءً على خصائص المشروع
2. **نموذج تقييم المخاطر**: يقيم المخاطر المحتملة للمشروع ويقدر تأثيرها
3. **نموذج التنبؤ بالمحتوى المحلي**: يتنبأ بنسبة المحتوى المحلي المتوقعة للمشروع
4. **نموذج التصنيف الذكي للمستندات**: يصنف مستندات المناقصة تلقائيًا
5. **نموذج التعرف على الكيانات**: يستخرج الكيانات المهمة من مستندات المناقصة
## كيفية استخدام النماذج
لاستخدام النماذج في التطبيق:
```python
from models.inference import load_cost_prediction_model, predict_cost
# تحميل النموذج
model = load_cost_prediction_model()
# التنبؤ
features = {
'project_type': 'construction',
'area': 5000,
'location': 'Riyadh',
'duration_months': 18
}
predicted_cost = predict_cost(model, features)
print(f"التكلفة المتوقعة: {predicted_cost} ريال")
```
## تدريب النماذج
يمكن إعادة تدريب النماذج باستخدام البيانات الجديدة من خلال:
```python
from models.training import train_cost_prediction_model
# تدريب النموذج
train_cost_prediction_model(new_data_path="datasets/new_cost_data.csv",
output_model_path="trained/cost_prediction_v2.pkl")
``` |