تصنبف النفايات

في هذا المشروع، قمت بتطوير نموذج تصنيف ذكي للنفايات باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لتحسين عملية التصنيف بناءً على الصور. المشروع اعتمد على عدة تقنيات لتحسين أداء النموذج:

1. CNN (الشبكات العصبية الالتفافية): استخدمت بنية CNN الشهيرة لقدرتها العالية على تحليل الصور واستخلاص الميزات الأساسية منها.

2. تحسين البيانات (Data Augmentation): قمت بتطبيق تقنيات تحسين البيانات مثل التدوير، الانعكاس، والتكبير لزيادة حجم وتنوع مجموعة التدريب، مما ساهم في تعزيز قدرة النموذج على التعميم.

3. التعلم بالنقل (Transfer Learning): للاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا، قمت بتطبيق تقنيات التعلم بالنقل باستخدام نموذج مدرب على مجموعة بيانات كبيرة ثم تعديله ليتناسب مع مجموعة البيانات الخاصة بتصنيف النفايات.

4. Fine-Tuning (التعديل الدقيق): لتحسين دقة النموذج بشكل أكبر، قمت بإجراء تعديل دقيق على بعض الطبقات العليا من النموذج لتكييفه مع المهمة الجديدة.