نظام التنبؤ الذكي لصحة الماشية

تطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning) متقدم يهدف إلى المراقبة الاستباقية لصحة الحيوان. يعتمد النظام على تحليل البيانات الحيوية والبيئية للتنبؤ بأي مشاكل صحية محتملة قبل وقوعها، مما يساعد المزارعين والمربين على تقليل الخسائر وتحسين الرعاية البيطرية. جمع ومعالجة البيانات: التعامل مع مجموعات بيانات معقدة تشمل (درجات الحرارة، معدلات الحركة، والبيانات الحيوية للحيوانات). بناء النماذج التنبؤية: تطوير واختبار خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف الحالة الصحية (سليم / مريض / يحتاج مراقبة). استخراج المتغيرات الأكثر تأثيراً في تحديد التدهور الصحي المفاجئ. تقييم الأداء: التأكد من دقة النموذج (Accuracy) لضمان عدم وجود إنذارات خاطئة أو إهمال حالات حرجة. الأدوات والتقنيات المستخدمة: اللغات: Python (مكتبات Scikit-Learn, Pandas, NumPy). المجال: الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (Machine Learning). تحليل البيانات: هندسة البيانات الاستكشافية (EDA). النتائج المحققة: توفير نظام إنذار مبكر يساعد في التدخل الطبي السريع. تحسين كفاءة إدارة المزارع من خلال الاعتماد على البيانات بدلاً من الملاحظة اليدوية فقط. المساهمة في تقليل معدلات الوفيات في الماشيه .