🔥 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. 🚀

راه ارتباطی:
@learnpythonicychat
@learnpythonicyBot

🔥 عضویت در چالش:
@learnpythonicy

#Streamlit #MachineLearning #AIApplication #CustomerChurn