Predicting Irrigation Need

Predicting Irrigation Need (Machine Learning Project) مشروع يهدف إلى التنبؤ باحتياجات الري للمحاصيل باستخدام تقنيات Machine Learning و Deep Learning بهدف تحسين استهلاك المياه ودعم اتخاذ القرار في المجال الزراعي. فكرة المشروع يواجه مجال الزراعة تحديات كبيرة في تحديد كمية الري المناسبة بسبب تغير الظروف البيئية ووجود بيانات معقدة وضعيفة الارتباط. لذلك تم بناء نموذج ذكي للتنبؤ باحتياجات الري بدقة عالية. خطوات التنفيذ معالجة البيانات (Missing Values – Encoding – Scaling) Feature Engineering لتحسين أداء النموذج التعامل مع عدم توازن البيانات (Class Imbalance) بناء نموذج هجين باستخدام Deep Learning + LightGBM تقييم الأداء باستخدام مقاييس الدقة والتحقق (Validation Metrics) النتائج حقق النموذج دقة تصل إلى 96.3% على بيانات Kaggle، مع قدرة قوية على اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات ذات الارتباط الضعيف. التقنيات المستخدمة Python – Pandas – NumPy – Scikit-learn – TensorFlow – LightGBM – XGBoost