Predict CO2 Emissions in Rwanda Using Machine Learning

التنبؤ بانبعاثات ثاني أكسيد الكربون:

تعد القدرة على مراقبة انبعاثات الكربون بدقة خطوة حاسمة في مكافحة المناخ

يتغير. تسمح قراءات الكربون الدقيقة للباحثين والحكومات بفهم المصادر

وأنماط إنتاج كتلة الكربون. في حين أن أوروبا وأمريكا الشمالية لديها أنظمة واسعة النطاق في

وهناك عدد قليل من الأماكن المتاحة لرصد انبعاثات الكربون على أرض الواقع في أفريقيا.

الهدف من هذا التحدي هو إنشاء نماذج للتعلم الآلي باستخدام ثاني أكسيد الكربون مفتوح المصدر

بيانات الانبعاثات من عمليات رصد الأقمار الصناعية Sentinel-5P للتنبؤ بانبعاثات الكربون المستقبلية.

قد تساعد هذه الحلول في تمكين الحكومات والجهات الفاعلة الأخرى من تقدير انبعاثات الكربون

المستويات في جميع أنحاء أفريقيا، حتى في الأماكن التي لا يمكن فيها الرصد على أرض الواقع حيث تم حل المشكله بالخطوات التاليه :

1 - تنزيل البيانات من موقع Kaggle

2-تحليل مجموعة البيانات قم بتحميل مجموعة البيانات التي تم تنزيلها باستخدام مكتبة Pandas المناسبة في Python

استكشف البيانات من خلال فحص بنيتها، مثل عدد الصفوف والأعمدة، افحص الأعمدة وأنواع بياناتها، واحسب الإحصائيات الأساسية (على سبيل المثال، المتوسط، والوسيط، والانحراف المعياري) للأعمدة الرقمية.

3 - إجراء المعالجة المسبقة للبيانات ومعالجة القيمة المفقودة، وتطبيق الإستراتيجية المختارة للتعامل مع القيم المفقودة.

4 - إنشاء خرائط حرارية لتحليل الارتباط احسب مصفوفة الارتباط بين ميزات الإدخال ومتغير الإخراج استخدم مكتبة مثل Seaborn أو Matplotlib لإنشاء تصور خريطة الحرارة لمصفوفة الارتباط.

5 - اختيار الميزة تنفيذ تقنيات اختيار الميزة باستخدام المعلومات المتبادلة من نماذج التعلم الآلي.

6 - تدريب نماذج التعلم الآلي حدد نماذج التعلم الآلي المناسبة بناءً على خوارزمية الانحدار

7 - استخدام Flask API للمستخدمين النهائيين قم بإعداد خادم ويب Flask لإنشاء واجهة برمجة تطبيقات لنموذج التعلم الآلي الخاص بك وتحديد نقاط النهاية والمسارات المناسبة لتفاعل المستخدم.

8 - إنشاء قاعدة بيانات وحفظ البيانات في نظام إدارة قاعدة بيانات مناسب يقوم بإنشاء ملف CSV بسهولة للمحلل لتحليل الانبعاثات في أي وقت