Skip to main content

Paket Python untuk pengolahan koreksi bias model iklim global menggunakan deep learning CNN-BiLSTM dan CONVLSTM2D.

Project description

samudra-ai

Paket Python untuk melakukan pengolahan koreksi bias model iklim global menggunakan arsitektur deep learning CNN-BiLSTM dan CONVLSTM2D

SamudraAI 🌊

License: MIT PyPI version Python

Paket Python untuk koreksi bias model iklim menggunakan arsitektur deep learning CNN-BiLSTM.

SamudraAI memudahkan peneliti dan praktisi di bidang ilmu iklim untuk menerapkan metode koreksi bias yang canggih pada data GCM (General Circulation Model) menggunakan data observasi sebagai referensi.

Fitur Utama

  • 🧠 Arsitektur CNN-BiLSTM: Menggabungkan kemampuan ekstraksi fitur spasial dari CNN dilanjutkan dengan pemahaman sekuens temporal dari LSTM.
  • 🧠 Arsitektur CONVLSTM2D: Kemampuan ekstraksi fitur spasial dan temporal dari CNN dan LSTM yang jalan secara simultan.
  • 📂 Antarmuka Sederhana: API yang bersih dan mudah digunakan, terinspirasi oleh scikit-learn.
  • 🛠️ Pra-pemrosesan Terintegrasi: Fungsi bawaan untuk memuat, memotong, dan menormalisasi data iklim dalam format NetCDF.
  • 💾 Model Persistent: Kemampuan untuk menyimpan model yang telah dilatih dan memuatnya kembali untuk inferensi di kemudian hari.

Instalasi

Anda dapat menginstal SamudraAI langsung dari PyPI menggunakan pip:

pip install samudra-ai

Best Practice

  • ✅ Disarankan menggunakan TensorFlow GPU untuk performa optimal
  • ✅ Disarankan memiliki memory / RAM yang cukup untuk pengolahan data dengan resolusi tinggi dan luasan domain yang besar
  • ✅ Jalankan pelatihan secara penuh di lingkungan lokal
  • ⚠️ Hindari mencampur save/load model .keras antar environment yang berbeda
  • ⚠️ Menggunakan Docker tetap bisa berjalan, namun proses save and load (penggunaan no.5) tidak bisa diproses karena perbedaan env
  • 💡 Format .nc hasil koreksi bisa langsung digunakan untuk plotting dan analisis

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah MIT License. Lihat file LICENSE untuk detailnya.

Project details


Release history Release notifications | RSS feed

This version

1.3.2

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

samudra_ai-1.3.2.tar.gz (17.3 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

samudra_ai-1.3.2-py3-none-any.whl (18.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file samudra_ai-1.3.2.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: samudra_ai-1.3.2.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 17.3 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.10.12

File hashes

Hashes for samudra_ai-1.3.2.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 a90fce7d8108706ff3b759e4ea9833292a690266adcf83feae16288b2490d7f2
MD5 d90c70bb06ad6d9f7d2b75449be114df
BLAKE2b-256 4a6a15be12e01132b8d820719ba6c0347007a115e61bab43cfb2be098097d1ec

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file samudra_ai-1.3.2-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: samudra_ai-1.3.2-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 18.7 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.10.12

File hashes

Hashes for samudra_ai-1.3.2-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 662ac5fccbdb424eb48b3c29ef643809e5f7facbf0d62e9e8585cf83035ea490
MD5 a3f80de9f68d9c50dbd6a81bfdb13cfd
BLAKE2b-256 930bb390621b1bf77330eba8b7a62bd40cbd0e8f0d136d815532a9ed44cbe76a

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page