Machine Learning Project - Electricity Demand Forecasting

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

في هذا المشروع ، سوف تتعلم كيفية بناء نموذج تعلم آلة مع Python. سنقوم ببناء نموذج XgBoost الذي سيساعدنا في التنبؤ بالطلب الكهربائي في المدينة. سوف تتعلم كيفية التعامل مع بيانات السلسلة الزمنية ، وإنشاء ميزات قوية ، وتدريب نموذج التعلم الآلي وتقييم أدائها. هنا ، استخدمنا بيانات تاريخية لمدة 5 سنوات الماضية. استنادًا إلى هذه البيانات ، سوف نتنبأ بالطلب المستقبلي باستخدام نموذجنا. هذه مجموعة بيانات سلسلة زمنية تحتوي على معلومات في الساعة. في مجموعة البيانات هذه ، لدينا العديد من الأعمدة المفيدة مثل - درجة الحرارة والرطوبة والطلب وما إلى ذلك. (xgboost) للتنبؤ

بتقييم النموذج (RMSE ، MAE)

فهم أنماط استهلاك الطاقة

سنستفيد من:

• python: لغة البرمجة الأساسية
• pandas: data manipulation
• & Seaborn: تصور البيانات
• Scikit-Learn: أدوات التعلم الآلي
• xgboost: تعزيز التدرج للتنبؤات القوية
• العطلات: على بيانات العطل الوطنية

التنبؤ بالطاقة الرئيسية: مشروع Python للتنبؤ بالكهرباء.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)