Jernihin
1.0.0
انقر هنا لعرض Jernihin .
Jernihin هو برنامج للتعلم الآلي على موقع ويب مقره الإندونيسي والذي يعمل حاليًا على تطويره من قبل 4 مطورين من فريق SIB3 Capstone C22-078 في برنامج مطور الويب في التعلم الآلي من خلال SIB Dicoding X Kampus Merdeka Batch 3 .
المورد الطبيعي الذي لديه إمكانات كبيرة للأشياء الحية ويستمر في الزيادة كل عام هو الماء. وفقًا للبيانات المتعلقة بأهداف التنمية المستدامة (SDGS) ، فإن مؤشر جودة المياه في إندونيسيا لعام 2020 هو 53.53 ، وهي زيادة عن العام السابق [1]. يمكن رؤية قياسات المياه من المتغيرات الكيميائية مثل قيمة الأس الهيدروجيني ، والتعكر ، والفوسفور ، والنيتروجين ، والأكسجين ، وغيرها التي تلعب دورًا مهمًا في تحديد جودة الماء. لمعرفة جودة المياه ، يجب مراقبة بانتظام [2].
أحد الجهود المبذولة لمساعدة استراتيجية إدارة الموارد المائية هو إنشاء نظام يمكنه مراقبة جودة محتوى المياه. استنادًا إلى المشكلات المذكورة أعلاه ، قررنا إنشاء تطبيق موقع ويب باستخدام أساليب التعلم العميقة للتنبؤ بجودة المياه من عدة متغيرات. من المتوقع أن يوفر هذا التطبيق بديلاً آخر في إدارة ومراقبة جودة المياه.
بناءً على الخلفية الموضحة أعلاه ، فإن الهدف والهدف من هذا المشروع هو:
يهدف هذا الموقع إلى مساعدة المجتمع كأداة مساعدة للمساعدة في تحديد جودة المياه وتحديدها. من المتوقع أن تساعد هذه الميزة في تحسين إدارة الموارد المائية.
لدى Jernihin ميزة يمكن أن تساعد الناس على تحديد جودة المياه بناءً على المحتوى في الماء الذي يتكون من البراز والأكسجين ودرجة الحموضة والرواسب ودرجة الحرارة والنيتروجين والفوسفور والتعكر. يجب أن تكون هذه الميزة قادرة على مساعدة مستخدميها على تحديد جودة المياه وتحديدها.
سيتم شرح هذه الخطوة لفترة وجيزة من خلال مرحلتين ، تتكون من:
الخطوات لإنشاء بيئتك الافتراضية من هذا المشروع هي كما يلي:
استنساخ هذا المستودع
git clone https://github.com/aNdr3W03/Jernihin.gitتثبيت بيثون البيئة الافتراضية
virtualenv venvتثبيت جميع المتطلبات داخل "المتطلبات. txt"
pip install -r requirements.txtاستيراد تطبيق Flask وتشغيل الخادم
export FLASK_APP=app.py
flask runأو
python app.py أوقف برنامج التطبيق أو الخادم بواسطة ctrl + c
تسجيل الدخول إلى حساب السكك الحديدية مع البريد الإلكتروني أو github acoount
إنشاء مشروع جديد
اختر نشر نموذج github repo
اختر مشروع RESPOSTORY الذي تريد نشره
احصل على مدخلات المستخدم من نموذج HTML في شكل البراز والأكسجين ودرجة الحموضة والرواسب ودرجة الحرارة والنيتروجين والفوسفور والتعكر. يتم استخراج هذه المعلمات كقيم استبدال والتي سيتم التنبؤ بها لاحقًا. يتراوح نطاق القيمة بين 0 و 100 لكل إدخال.
قم بتوسيع نطاق إدخال المستخدم في صفيف numpy للاستدلال.
توقع إدخال المستخدم باستخدام النموذج الذي تم إجراؤه. النموذج المستخدم هو خوارزمية التعلم القائمة على شجرة الغابات العشوائية. سيؤدي ذلك إلى إرجاع نتيجة مجموعة من التنبؤات النموذجية من جميع المدخلات التي تم إدخالها.
إخراج الملصقات التنبؤية في شكل الحصول على نتائج مقروءة حقيقية. بعد ذلك ، يتم تحويل قيمة عدد صحيح هذه إلى سلسلة نتائج بناءً على الملصق الذي يطابق العلامة. نتيجة هذه العملية هي سلسلة من النتائج التنبؤية ، مثل "ممتازة" و "جيدة" و "عادلة" و "هامشية" و "فقيرة".
يتم إرجاع نتيجة التنبؤ النهائية إلى صفحة التنبؤ ليتم عرضها على المستخدم.
تم تنفيذ التخطيط لإدارة المخاطر والمشاكل المحتملة التي ستحدث أثناء عمل هذا المشروع باستخدام تحليل SWOT ، وهي نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات. تم إجراء هذا التحليل لتعيين وتحديد نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات التي قد تحدث أثناء تطوير هذا المشروع.
بالنسبة للوثيقة الأولية ، تم تقديم مخطط Gantt لتتبع بداية قائمة القائمة المتفق عليها. يمكن رؤية رسم مخطط Gantt على ProjectLibre للحصول على تفاصيل الجدول الزمني في مستند Gantt Chart على رابط Gantt Chart التالي ، أو في الصورة أدناه:
Jernihin Project Gantt Chart
ينقسم مستودع جيرنيهين إلى فرعين :
الرئيسي (الفرع الرئيسي)
يتم استخدام الفرع main كفرع تكامل لتطوير عرض الواجهة الأمامية وتطوير نموذج التعلم الآلي. تتمثل الخطة في استخدام Flask Framework لإنشاء ودمج المواقع الإلكترونية ونموذج التعلم الآلي كموقع كامل.
ديف (فرع التنمية)
يتم استخدام فرع dev أثناء عملية تحديد الموارد الأولية أو يمكن أن يطلق عليه بيئة حيث تجرب أشياء مختلفة لاستخدامها في المشروع بحيث تكون في النهاية عند العثور على الموارد المناسبة ، سيتم نقل المستندات من Dev إلى الفرع الرئيسي.
Amerigeoss Community Platform Datahub
درجات المعلمة WQI 1994-2013
في العمل على هذا المشروع ، هناك حاجة إلى العديد من موارد المشروع أو المشروع.
لغة
نطاق
مكتبة
الرموز والصور
النشر
[1] قال هـ. 3 ، لا. 1 ، ص. 158-168 ، أبريل 2022. تم الوصول إليه: 12 أكتوبر 2022. [عبر الإنترنت]. متاح: https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/view/2017
[2] MHD BARANG DAN SK SAPTOMO ، "analisis Kualitas Air Pada Jalur Distribusi Air Bersih di Gedung Baru Fakultas Ekonomi Dan Manajemen Institut Pertanian Bogor ،" Jurnal Teknik Sipil Dan Lingkungan (J-Sil) ، Vol. 4 ، لا. 1 ، ص 13-24 ، أبريل 2019. تم الوصول إليه: 12 أكتوبر 2022. DOI: 10.29244/JSIL.4.1.13-24. [متصل]. aivailable: https://journal.ipb.ac.id/index.php/jsil/article/view/23735
[3] حكومة نيوفاوندلاند ولابرادور ، " مؤشر جودة مياه الشرب". Gov.nl.ca. https://www.gov.nl.ca/ecc/waterres/quality/drinkingwater/dwqi (تم الوصول إليه في 12 أكتوبر 2022).
[4] Nutan ، " نشر نموذج التعلم الآلي مع Flask على Heroku. " Medium.com. https://medium.com/@nutanbhendrasharma/deploy-machine-learning-model-with-flask-on-heroku-cd079b692b1d (تم الوصول إليه في 12 أكتوبر 2022).
[5] A. Sridhar ، " كيفية نشر نموذج التعلم الآلي باستخدام Flask (IRIS Dataset) | Python. " YouTube.com. https://youtu.be/2qrfezuimk (تم الوصول إليه في 23 نوفمبر 2022).
[6] K. Naik ، " نشر نموذج التعلم الآلي باستخدام Flask. " YouTube.com. https://youtu.be/ubcwomf80py (تم الوصول إليه في 23 نوفمبر 2022).
Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) 2022
دورة SIB DICODING 3
C22-078 Team Capstone
