Hand Written Digit Recognizer

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج باستخدام TensorFlow للتعرف على الأرقام المكتوبة يدويًا وتحليل أدائه من خلال التصور. يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على صور لأرقام مكتوبة بخط اليد وتصنيفها تلقائيًا.

مراحل المشروع:

استكشاف البيانات وتصويرها

عرض بعض الصور من البيانات لفهم طبيعة الأرقام المدخلة.

تقسيم البيانات ومعالجتها

تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار.

تنفيذ خطوات التنظيف والمعالجة المسبقة مثل التطبيع والتأكد من تنسيق البيانات المناسب لنموذج التعلم العميق.

تنفيذ نموذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow

بناء نموذج شبكة عصبية لتصنيف الأرقام.

تدريب النموذج على البيانات ومعايرة المعلمات لتحسين الأداء.

مقارنة التوقعات بالتصنيفات الحقيقية

اختيار عينة عشوائية من 64 رقمًا ومقارنة توقعات النموذج مع القيم الفعلية.

تحليل الصور المصنفة بشكل خاطئ

عرض الصور التي لم يتم تصنيفها بشكل صحيح لفهم الأخطاء وتحسين النموذج.

اختبار النموذج على بيانات جديدة

معالجة البيانات الجديدة قبل استخدامها في التنبؤ.

عرض مجموعة عشوائية من صور الاختبار مع التوقعات لتقييم الأداء.

النتائج المتوقعة:

نموذج قادر على تصنيف الأرقام المكتوبة يدويًا بدقة عالية.

تحليل بصري لأداء النموذج وتحديد نقاط ضعفه.

تحسين التصنيف من خلال تحليل الأخطاء.