مشروع التنبؤ بالمناخ باستخدام الذكاء الاصطناعي

تم تطوير نموذج تعلم عميق (Deep Learning) للتنبؤ بحالة الطقس استنادًا إلى ميزات مثل درجة الحرارة، نسبة الهطول، والرطوبة. يعتمد النموذج على بيانات مناخية تاريخية ويعالج التحديات مثل عدم توازن البيانات باستخدام تقنية SMOTENC. كما تم بناء تطبيق ويب تفاعلي باستخدام Streamlit لتمكين المستخدمين من إدخال بيانات الطقس والحصول على التوقعات بشكل مباشر.

مراحل تنفيذ المشروع:

معالجة البيانات واستكشافها:

تحميل مجموعة البيانات وإجراء تحليل استكشافي مرئي (EDA) باستخدام Matplotlib و Seaborn.

معالجة القيم المفقودة (Missing Values) باستخدام تقنيات تعويض مناسبة.

التعامل مع القيم الشاذة (Outliers) عبر أساليب التعديل أو الإزالة.

تنفيذ هندسة الميزات (Feature Engineering) بإضافة ميزات جديدة مثل التفاعل بين الهطول والرياح والقيم السابقة المتأخرة (Lag Features).

معالجة عدم توازن البيانات (Class Imbalance) باستخدام SMOTENC لإنشاء عينات اصطناعية للفئات الأقل تمثيلًا.

تصور البيانات (Data Visualization):

تحليل توزيع الميزات باستخدام الرسوم البيانية التوضيحية.

عرض العلاقات بين الميزات باستخدام Pairplots.

استخدام خريطة الارتباط (Correlation Heatmap) لفهم التفاعل بين المتغيرات.

بناء النموذج وتدريبه:

إنشاء شبكة عصبية عميقة (Neural Network) باستخدام Keras تتكون من عدة طبقات كثيفة (Dense Layers) مع تفعيل ReLU وتقنيات Batch Normalization وDropout للتحكم في فرط التكيّف.

ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning) باستخدام تحسين معدل التعلم التدريجي وتقنية Early Stopping.

تدريب النموذج على البيانات المعالجة، مع مراقبة الأداء باستخدام التحقق المتقاطع (Cross-validation).

تقييم النموذج وتحليل الأداء:

تحليل مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) لقياس دقة تصنيف كل فئة من فئات الطقس (مشمس، ضباب، رذاذ، مطر، ثلج).

عرض منحنيات الدقة والخسارة لقياس تطور أداء النموذج أثناء التدريب.

تطوير واجهة المستخدم:

بناء تطبيق ويب تفاعلي باستخدام Streamlit يتيح للمستخدمين إدخال بيانات الطقس المتوقعة (الهطول، درجات الحرارة، سرعة الرياح، إلخ).

عرض نتائج التنبؤ بطريقة مرئية مع نسبة الثقة في التصنيف المتوقع.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

TensorFlow, Keras, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SMOTENC, Streamlit

مميزات المشروع:

نموذج قوي للتنبؤ بحالة الطقس باستخدام بيانات تاريخية وتقنيات متقدمة.

تحليل مرئي شامل لاكتشاف الأنماط والعلاقات بين الميزات المناخية.

تطبيق ويب سهل الاستخدام يتيح التنبؤ بحالة الطقس بشكل مباشر للمستخدمين.

تحسينات على جودة البيانات عبر استخدام Feature Engineering وData Augmentation.

هل لديك فكرة مشروع مشابه؟

تواصل معي وسأساعدك في تحويلها إلى نموذج ذكاء اصطناعي احترافي!