تمييز الحروف العربية المكتوبة يدوياً

هذا المشروع يطبق نموذج تعلم عميق شامل لتصنيف الحروف العربية المكتوبة يدويًا، مع التركيز على معالجة البيانات، بناء النموذج، وتقييم الأداء. يبدأ المشروع بتحميل وتنظيف مجموعة البيانات باستخدام مكتبات مثل NumPy وPandas لضمان جودة البيانات. بعد ذلك، يتم استخدام مكتبات PyTorch وTorchvision لتصميم شبكة عصبية تلافيفية (CNN) فعالة قادرة على استخراج الميزات من الصور.

يشمل المشروع مراحل متعددة مثل تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار باستخدام DataLoader، وتطبيق تقنيات تعزيز البيانات (Data Augmentation) لتحسين أداء النموذج. يتم تدريب النموذج باستخدام خوارزميات تحسين مثل Adam مع وظيفة خسارة تعتمد على Cross-Entropy لتقييم دقة التصنيف.

كما يتضمن المشروع تحليلًا لأداء النموذج من خلال مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) والرسوم البيانية التي توضح تطور الدقة والخسارة خلال عملية التدريب. يعتمد المشروع على مكتبات Python المتقدمة مثل Matplotlib وTorch لتحقيق نتائج دقيقة وفعالة في تصنيف الحروف العربية.