Image classification, Deep learning project

في هذا المشروع، قمتُ بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على تقنيات التعلم العميق لتصنيف الصور بدقة عالية. تم استخدام شبكات الأعصاب الالتفافية (Convolutional Neural Networks - CNNs) لاستخلاص الميزات البصرية من الصور وتحديد الفئة المناسبة لها.

شملت خطوات العمل ما يلي:

جمع وتحضير بيانات الصور وتصنيفها.

معالجة البيانات وتحسين جودتها من خلال تقنيات Augmentation.

بناء نموذج CNN باستخدام مكتبات مثل TensorFlow وKeras.

تدريب النموذج على مجموعة بيانات مخصصة، مع ضبط المعاملات للحصول على أفضل أداء.

تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) والمصفوفة الارتباك (Confusion Matrix).

تحسين أداء النموذج باستخدام تقنيات مثل Dropout وRegularization لتقليل التعميم الزائد.