Admin\Downloads\Irrigation Need

المشروع عبارة عن تطبيق Deep Learning بهدف التنبؤ بـ احتياج الري (Irrigation Need) اعتمادًا على مجموعة من البيانات الزراعية والبيئية.

في هذا المشروع تم تنفيذ مجموعة من الخطوات المهمة تشمل:

تنظيف وتجهيز البيانات (Data Preprocessing)

Feature Engineering لاستخراج وتحسين الخصائص المؤثرة في النموذج

تحويل البيانات الفئوية إلى قيم رقمية باستخدام Ordinal Encoder

توحيد المقاييس (Feature Scaling) باستخدام Standard Scaler

التعامل مع عدم توازن البيانات باستخدام SMOTE (Over Sampling)

بناء نموذج Deep Learning باستخدام Keras (Neural Network)

استخدام تقنيات تحسين مثل:

Dropout

Batch Normalization

Early Stopping

تدريب النموذج وتقييم الأداء باستخدام:

Accuracy

Classification Report

Confusion Matrix