🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day26 🎯 موضوع: ساخت محصول هوش مصنوعی (ML Deployment) تا امروز یک مدل Machine Learning ساختیم، آن را ارزیابی کردیم و فهمیدیم چرا تصمیم می‌گیرد. اما یک سؤال مهم: 🤔 آیا یک کاربر عادی می‌تواند از مدل ما استفاده کند؟ امروز مدل را تبدیل به یک اپلیکیشن واقعی می‌کنیم. 📌 مأموریت امروز: ساخت یک Customer Churn Prediction App با Streamlit کاربر باید بتواند اطلاعات یک مشتری را وارد کند: 👤 Age 📱 Usage 📄 Contract Type 💳 Monthly Charge ☎️ Support Calls سپس سیستم باید نمایش دهد: ✅ احتمال ریزش مشتری مثال:

Churn Probability: 82%
Risk Level:
🔴 High Risk

یا:

Churn Probability: 15%
Risk Level:
🟢 Low Risk

📌 امکانات برنامه: ✅ بارگذاری مدل آموزش‌دیده ✅ دریافت اطلاعات از کاربر ✅ پیش‌بینی احتمال ریزش ✅ نمایش سطح ریسک ✅ نمایش پیشنهاد اولیه برای کاهش ریزش 🔥 Bonus Challenge به برنامه قابلیت‌های زیر را اضافه کنید: ⭐️ نمایش مهم‌ترین عوامل ریسک مشتری ⭐️ ذخیره گزارش پیش‌بینی به صورت CSV ⭐️ طراحی رابط کاربری حرفه‌ای‌تر ⭐️ اضافه کردن نمودار احتمال ریزش 📁 نام پیشنهادی فایل:

Day26_Churn_Prediction_App.py

📋 هدف امروز: تبدیل یک مدل Machine Learning به یک محصول واقعی قابل استفاده؛ همان کاری که در پروژه‌های واقعی Data Science و AI انجام می‌شود. تا امروز فقط مدل ساختیم؛ امروز آن را به یک ابزار واقعی تبدیل می‌کنیم. 🚀 🔥 عضویت در چالش: @learnpythonicy #Streamlit #MachineLearning #AIApplication #CustomerChurn