STAGE 01 · CLASSIFICATION
خطر إلغاء الحجوزات
Booking Cancellation Risk
يتنبأ باحتمال إلغاء الحجز بالاعتماد على خصائص الحجز والفندق وسلوك العميل السابق. مخرجاته دعم للقرار وليست إلغاءً تلقائيًا للحجز.
0.6068Test F1
0.7234Test ROC-AUC
HRP · GROUP PROJECT · STAGES 01 / 06 / 07
ذكاء اصطناعي يساعد الفنادق على فهم الحجوزات والتخطيط للمستقبل
مشروع تعليمي يجمع ثلاثة نماذج تعلم آلة لدعم القرار الفندقي: تقدير خطر إلغاء الحجز، واقتراح سعر الغرفة حسب التاريخ، وتوقع إشغال الغرف خلال الأيام السبعة القادمة.
03نماذج تعلم آلة منشورة
49,000سجل اصطناعي عبر المراحل
03Datasets متاحة للمراجعة
03دفاتر Colab للتجربة
MODELS & REPOSITORIES
نماذج المشروع
لكل مرحلة مجموعة بيانات، ومستودع نموذج محفوظ، ودفتر Google Colab لتشغيل التنبؤ عمليًا. جميع الروابط تفتح في صفحة مستقلة.
STAGE 06 · REGRESSION
التنبؤ بسعر الغرفة
Date-Specific Room Rate Prediction
يقدّر سعر الليلة وفق خصائص الغرفة والسوق والتاريخ. النموذج الأصلي يخرج أسعارًا بالدولار الأمريكي، ويقدم اقتراحًا فقط دون تعديل السعر في النظام.
8.6243Test MAE · USD
0.8785Test R²
STAGE 07 · FORECASTING
توقع إشغال الغرف
Next 7-Day Room Occupancy Forecast
يقدّر نسبة إشغال نوع الغرفة خلال الأيام السبعة المقبلة اعتمادًا على البيانات التاريخية والحجوزات المعروفة عند لحظة التوقع.
2.48Test MAE · نقطة مئوية
0.8806Test R²
عرض توضيحي، وليس خدمة تنبؤ مستضافة بشكل مباشر
هذه الـSpace من نوع Static، وتعرض معلومات المشروع وروابط النماذج والبيانات ودفاتر التجربة. التنبؤ الفعلي يتم في Google Colab بعد تشغيل الخلايا. جميع بيانات التدريب والتقييم اصطناعية (SYNTHETIC / DEMO_ONLY)، ولا تعني النتائج صلاحية النماذج للإنتاج أو لاتخاذ قرارات تلقائية بشأن الحجوزات أو الأسعار.
EXPERIMENTAL RESULTS
أمثلة من التجارب العملية
هذه أمثلة مسجلة من تشغيل النماذج على حالات اصطناعية في دفاتر Colab، وليست بيانات فنادق فعلية ولا تتغير تلقائيًا عند زيارة الصفحة.
Stage 01 · مثال خطر الإلغاء المتوسط
عتبة التصنيف: 26.5% — الاحتمال أعلى من العتبة المختارة في تجربة النموذج.
Stage 07 · أمثلة توقع الإشغال
منخفض72.47%
متوسط87.59%
مرتفع93.11%
أما نتائج Stage 06 التفصيلية، فمتاحة في دفتر Colab المرتبط بالنموذج.
HOW IT WORKS
من البيانات إلى التنبؤ
المسار العملي الذي اتبعناه لتجهيز ونشر النماذج الأصلية من مشروع HRP.
01 / DATA
البيانات والتقسيم
بيانات اصطناعية مع توثيق الخصائص وتقسيمات التدريب والتحقق والاختبار؛ مراجعة الخصائص لتجنب تسرب بيانات المستقبل.
02 / MODEL
النماذج المحفوظة
استخدام النماذج الأصلية المدربة، مع ملفات المعالجة والتنبؤ ونتائج التقييم، ونشرها في مستودعات مستقلة.
03 / DEMO
تجارب Google Colab
تنزيل النماذج وتشغيلها عمليًا على أمثلة اصطناعية، مع واجهات Gradio للتجربة داخل جلسة Colab.
TEAM & CONTRIBUTIONS
مساهمات الفريق
هذا المستودع مُعد للتعاون بين أعضاء المجموعة. ستُوثَّق مساهمة كل طالب بعد تقديم تعديل فعلي من حسابه على Hugging Face.
توثيق المساهمات الفعلية
توزيع العمل المقترح: Stage 01 لإلغاء الحجوزات، وStage 06 لأسعار الغرف، وStage 07 لتوقع الإشغال، ثم مراجعة وتطوير واجهة العرض. تُسجَّل المساهمات باستخدام Commit أو Pull Request باسم صاحبها، ويُضاف أعضاء الفريق وأدوارهم بعد إتمام تلك التعديلات. إنشاء هذا العرض وحده لا يثبت مشاركة جميع الأعضاء.
مناقشات ومساهمات المشروع ↗