أولاً: مقدمة: مؤخرا شهد الاقتصاد المحلي تغيرات جذرية وسريعه في اسعار الصرف ولعلها اصبحت من اشد التحديات علي الاقتصاد القومي. برزت العديد من الدراسات حول التنبؤ باسعار الصرف الا وانه هناك الكثير من التحديات وعلي الرغم من تلك التحديات العلمية والعملية فإننا نأمل أن تؤدي المناقشات المستنيرة بين صناع السياسات والباحثين حول التغير في اسعار صرف العملات الاجنبية الي الوصول الي الية ثاقبة للبرامج والسياسات التي يمكنها تحقيق الاهداف من خلال البحث العلمي وعلية فان هذة الورقة البحثية تهدف الي التنبؤ باسعار صرف العملة المحلية (الجنية المصري) مقابل كلا من العملات الاجنبية (الدولار الامريكى / اليورو) من خلال دعم التقنيات الحديثة وقدرات التعلم الآلي(Machine learning). أحدث التعلم الالي ثوره في العديد من الصناعات ويستمر في تشكيل مستقبل التكنولوجيا من خلال قدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات واستخراج انماط ذات معنى تساعد في العديد من المجالات مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل واكثر من ذلك حيث يساعد تعلم الاله على اتخاذ قرارات تنبؤيه تعتمد على البيانات التاريخية واتمته العمليات التعلم الالي يسمح للحاسوب التعلم بشكل مستقل من البيانات التاريخية من خلال انشاء نماذج رياضيه واجراءات تنبؤيه بناء على البيانات التاريخية حيث يختلف التعلم الالي الحديث عن التعلم الالي التقليدي من خلال تقنيات الحوسبة الجديدة حيث ان التعلم الألى الحديث لا يتم برمجته للقيام بمهام معينه حيث ان النماذج قد تتكيف بشكل مستقل عند تعرضها لبيانات جديد (Shaveta, 2023) . حيث قامت العديد من الشركات الرائدة بما في ذلك امازون ونتفليكس بتطوير خوارزميات التعلم الالي التي تستخدم كميات هائلة من البيانات على سبيل المثال تحليل اهتمامات العملاء وتقديم توصيات للمنتج ايضا يستخدم التعلم الالي حاليا في السيارات ذاتيه القيادة واكتشاف الاحتيال السيبراني والتعرف على الوجوه واقتراح الاصدقاء على وسائل التواصل الاجتماعي (Ling, 2023) (Raj, 2019) .