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

1.3.3

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-1.3.3.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-1.3.3-py3-none-any.whl (18.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file samudra_ai-1.3.3.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: samudra_ai-1.3.3.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-1.3.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 a877299340e183122e7329f4a1f5482ce5c3e78a0429aa1c61f124de6c4ed9f1
MD5 4e0e4a7d6ae7d3e8bfd10e79f3d11ee0
BLAKE2b-256 179c319d0ad7244b33ab9e1cb1980a03704c3b354efc0b14a2db0f446a784af8

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file samudra_ai-1.3.3-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: samudra_ai-1.3.3-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-1.3.3-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 049c59a27ecb33c62b2fe84c68ca9e533df327cdb63d4f385710843cbf114c36
MD5 5fe3e06e0aaed149b24eb21853dbffeb
BLAKE2b-256 3da67b3bbc29a441c657e56444435351115a301dbb4f72c965c189d8ff63183f

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