معالجة وتحليل وتطبيق تقنيات التعلم الآلي

برمجة الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة بايثون تطوير البرمجيات هندسة البرمجيات برمجة الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة بايثون تطوير البرمجيات هندسة البرمجيات

لدينا مجموعة بيانات تتكون من 6 مجلدات، كل منها يحتوي على 7 ملفات. تشترك الملفات الموجودة داخل كل مجلد في نفس الأسماء عبر جميع المجلدات. والهدف هو معالجة وتحليل وتطبيق تقنيات التعلم الآلي على هذه المجموعة من البيانات مع التعامل مع تحديات محددة. تقسيم المهمة 1.دمج البيانات دمج الملفات التي تحمل نفس الاسم عبر جميع المجلدات الستة. التعامل مع التناقضات في أنواع بيانات الأعمدة (على سبيل المثال، تحتوي بعض الأعمدة على أنواع مختلفة مثل الأعمدة العائمة والكائنات). املأ القيم المفقودة بشكل مناسب قبل الدمج باستخدام المتوسط ولا تسقط أي بيانات. 2.إنشاء مجموعة البيانات النهائية دمج الملفات الستة المدمجة في مجموعة بيانات واحدة. 3.هندسة الميزات احسب معادلتين معروفتين لتوليد عمودين جديدين ولكن من ميزة في مجموعة البيانات. 4.معالجة البيانات مسبقًا وتصورها تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا (معالجة القيم المفقودة، وترميز البيانات التصنيفية، والقياس، وما إلى ذلك). إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) باستخدام التصورات. 5. نماذج التعلم الخاضع للإشراف قم بتدريب نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف المتعددة المناسبة للتنبؤ بإجمالي EC والتبخر والنتح. قم بمقارنة النتائج وتحديد النموذج الأكثر ملاءمة بناءً على مقاييس الأداء. 6. التعلم التعزيزي قم بتطبيق التعلم التعزيزي على مجموعة البيانات. قم بتحليل النتائج وتفسيرها. التنفيذ •سيتم تنفيذ المهمة بالكامل باستخدام Python، والاستفادة من المكتبات مثل pandas وNumPy وscikit-learn وTensorFlow/PyTorch وأدوات التصور (Matplotlib وSeaborn وما إلى ذلك).