(Deep Learning-Based Smart Irrigation: A Predictive System for Water Optimization

هذا المشروع هو عبارة عن نظام متكامل لتحليل البيانات الضخمة وتطبيق نماذج التعلم العميق (Deep Neural Networks) بهدف التنبؤ الدقيق بمتطلبات الري للمحاصيل الزراعية المختلفة.

الأهداف الأساسية:

تحسين كفاءة استهلاك المياه: من خلال تحديد الحاجة الفعلية للري بناءً على بيانات حقيقية بدلاً من التخمين.

دعم الزراعة الدقيقة: مساعدة المزارعين في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لزيادة إنتاجية المحاصيل.

الحموضة ($pH$)، الرطوبة، الكربون العضوي، التوصيل الكهربائي، بالإضافة إلى العوامل المناخية كالحرارة والرياح وكمية الأمطار.بنية النموذج (Model Architecture): تم بناء نموذج Sequential Neural Network يتكون من 5 طبقات كثيفة (Dense Layers):طبقة دخل بـ 128 نيورون.طبقات مخفية (64، 64، 32 نيورون) مع استخدام دالة التنشيط ReLU.طبقة خرج بـ 3 نيورونات باستخدام Softmax للتصنيف (توقع مستوى الحاجة للري).الأداء: حقق النموذج دقة عالية جداً تصل إلى 97.8% على بيانات الاختبار، مما يجعله نموذجاً موثوقاً للتطبيق العملي.الأدوات المستخدمة: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn لعمليات معالجة البيانات (Preprocessing)، و TensorFlow/Keras لبناء وتدريب نموذج التعلم العميق.