العربية
English
-Predicting-Irrigation-Need-
منذ 4 أيام
عرض العمل
الوصف
هذا المشروع يركز على بناء نظام تعلم آلة للتنبؤ باحتياجات الري للمحاصيل الزراعية اعتمادًا على الظروف البيئية وخصائص التربة، حيث يقوم بتصنيف الاحتياج إلى ثلاث فئات: منخفض، متوسط، وعالي، بهدف تحسين استخدام المياه ودعم اتخاذ القرار في الزراعة.
تم تطبيق خط معالجة بيانات متكامل يشمل ترميز البيانات الفئوية باستخدام Ordinal Encoding، وتوحيد القيم باستخدام StandardScaler، بالإضافة إلى معالجة عدم توازن البيانات باستخدام SMOTE لتحسين أداء النموذج.
كما تم تنفيذ هندسة خصائص لاستخراج علاقات مهمة مثل العلاقة بين الحرارة والرطوبة، ونسبة الأمطار إلى رطوبة التربة، ومؤشر التبخر، ومؤشر عطش التربة، مما ساعد في تحسين دقة التنبؤ.
تم بناء النموذج باستخدام شبكة عصبية عبر TensorFlow وKeras مع تحسينات مثل Batch Normalization وDropout وEarly Stopping. حقق النظام دقة تصل إلى حوالي 97.5% على بيانات التحقق، مما يعكس كفاءته في التنبؤ.
التقنيات المستخدمة: Python، TensorFlow/Keras، Scikit-learn، SMOTE، Pandas، NumPy.
التفاصيل
| المشاهدات | 0 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | أمور اخرى |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
Machine Learning Developer
| اخر ظهور: منذ 4 أيام
مهندسة و مطورة مهتمة بمجال الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، تمتلك خبرة عملية في بناء حلول تعتمد على تعلم الآلة والتعلم العميق وتطبيقها في مشاريع واقعية. قم ....
وظفني