تصنيف صور القطط والكلاب

تم تصميم هذا المشروع لتطوير نموذج يقوم بتصنيف الصور إلى فئتين: القطط والكلاب. يعتمد المشروع على تقنيات التعلم العميق، حيث تم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على آلاف الصور لكل من القطط والكلاب، مما يساهم في تدريب نموذج دقيق وفعال.

الخطوات الرئيسية في المشروع:

- جمع البيانات: تم استخدام مجموعة بيانات شهيرة تحتوي على صور للقطط والكلاب، وتم تقسيمها إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار.

- معالجة البيانات: شملت معالجة البيانات تغيير حجم الصور وتحسين جودتها، بالإضافة إلى تطبيق تقنيات الـ Augmentation لزيادة تنوع البيانات المتاحة.

- بناء النموذج: تم استخدام شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لبناء النموذج، حيث تم تصميمه للتعرف على الأنماط المختلفة في الصور.

- تدريب النموذج: تم تدريب النموذج باستخدام مجموعة بيانات التدريب، مع استخدام تقنيات مثل التسرب (Dropout) لمنع الإفراط في التكيف.

- تقييم النموذج: تم تقييم دقة النموذج باستخدام مجموعة الاختبار، وتم تحقيق نتائج مرضية تعكس فعالية النموذج في تصنيف الصور بدقة.

النتائج: أثبت النموذج نجاحه في تصنيف القطط والكلاب بدقة عالية، مما يعكس قوة تقنيات التعلم العميق في معالجة الصور وتحليلها.