# 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")
```