بناء نموذج تنبؤ لمواقع اعصار تسونامى فى العالم

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج تعلم آلى للتنبؤ باحتمالية حدوث تسونامى اعتماداً على بيانات الزلازل والبيانات الجيوفيزيائية مثل شدة الزلزال، العمق، والموقع الجغرافى. يساعد هذا النموذج فى دعم أنظمة الإنذار المبكر وتقليل المخاطر الناتجة عن الكوارث الطبيعية. تم بناء نظام متكامل يشمل تحليل البيانات، معالجة البيانات غير المكتملة، هندسة الخصائص، تدريب عدة نماذج تعلم آلى، واختيار أفضل نموذج قادر على التنبؤ بدقة عالية. ما تم تنفيذه فى المشروع تحليل البيانات الجيوفيزيائية لفهم العوامل المؤثرة فى حدوث تسونامى تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة إنشاء Features جديدة لتحسين قدرة النموذج على التنبؤ تدريب عدة نماذج تعلم آلى ومقارنتها تحسين أداء النموذج باستخدام تقنيات Hyperparameter Tuning تقييم الأداء باستخدام ROC-AUC و Recall لتقليل احتمالية فقدان الحالات الخطيرة أهمية المشروع يساعد هذا النظام فى: دعم أنظمة التنبؤ بالكوارث الطبيعية تقليل المخاطر البشرية والمادية تحسين سرعة اتخاذ القرار فى حالات الطوارئ