مشروع تصنيف النفايات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)

وصف المشروع: في هذا المشروع، تم تطوير نماذج مختلفة لتصنيف النفايات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية. الهدف من هذا التحليل هو تحسين دقة تصنيف أنواع مختلفة من النفايات من خلال تطبيق تقنيات تعلم الآلة المتقدمة.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

البرمجة: Python

المكتبات المستخدمة: TensorFlow، Keras، NumPy، Matplotlib

البيانات: تم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على صور لأنواع مختلفة من النفايات.

خطوات التنفيذ:

تحميل البيانات: استيراد مجموعة البيانات الخاصة بتصنيف النفايات.

تنظيف البيانات: معالجة البيانات وتنظيمها لتهيئتها للتدريب.

تصميم النماذج:

نموذج CNN الأساسي: تطوير نموذج بسيط للتصنيف.

استخدام تحسين البيانات: تطبيق تقنيات تحسين البيانات مثل التدوير، والتكبير، والتشويش لتحسين أداء النموذج.

استخدام نموذج مدرب مسبقًا: تجربة النماذج المدربة مسبقًا لتحسين دقة التصنيف.

التعديل الدقيق للنموذج: إجراء التعديل الدقيق للنموذج لتحقيق أداء أفضل على مجموعة البيانات الخاصة.

التقييم: تقييم أداء النماذج المختلفة باستخدام مقاييس مثل الدقة والـ F1-score.

النتائج:

تم تحقيق دقة مرتفعة في تصنيف النفايات من خلال النماذج المختلفة.

أظهرت تقنيات تحسين البيانات تأثيرًا إيجابيًا على أداء النموذج.

تم تقديم رؤى حول كيفية استخدام النماذج المدربة مسبقًا والتعديل الدقيق لتحسين النتائج.