Image Fruit Classifier

يعد مشروع مصنف صور الفواكه نظامًا قائمًا على التعلم العميق لتصنيف صور تسعة أنواع مختلفة من الفواكه باستخدام شبكة عصبية التفافية (CNN) مبنية باستخدام TensorFlow وKeras. يعتمد النموذج على معمارية VGG16 مع التعلم بالنقل، وتم تحسين المعلمات باستخدام Optuna. تم تقسيم البيانات بنسبة 75% للتدريب، و16.5% للتحقق، و8.5% للاختبار، مع استخدام TensorBoard وEarlyStopping لمراقبة الأداء.

تم تطوير تطبيق ويب باستخدام Streamlit يتيح للمستخدمين تحميل صور الفواكه والحصول على توقعات فورية، مع واجهة مستخدم حديثة محسّنة باستخدام CSS. استخدمت تقنيات مثل Python، TensorFlow، Keras، Optuna، Matplotlib، Seaborn، Streamlit، وPillow.

تضمنت التحديات الرئيسية تحسين أداء النموذج وتجنب الإفراط في التعلم، بالإضافة إلى تصميم واجهة مستخدم سلسة ومتكاملة.