Content classifier

يسعدني أن أشارك أحد الإنجازات التي عملت عليها مؤخرًا، وهو جزء من نظام متكامل قمت ببنائه حيث طورت ودرّبت أول نموذج ذكاء اصطناعي خاص بي باستخدام neural network.

النموذج عبارة عن مصنّف صور "كلب أم ليس كلب" (Dog vs Not-Dog) باستخدام إطار العمل PyTorch مع نموذج ResNet18، وقد تم تدريبه على مجموعة بيانات تحتوي على أكثر من 24,000 صورة.

أبرز ما تم إنجازه في المشروع:

تخصيص وضبط نموذج ResNet18 لتصنيف ثنائي

تنفيذ عمليات معالجة مسبقة وتطبيع مخصص للبيانات

تدريب النموذج مع تقسيم البيانات للتدريب والتحقق والاختبار، مع حفظ نقاط التقدم (checkpoints)

بناء خط معالجة بسيط لتشغيل التنبؤات وعرض النتائج بطريقة مرئية

تم تطوير المشروع بالكامل على نظام Fedora Linux باستخدام Neovim، وكانت تجربة ثرية وممتعة في مجال تعلم الآلة، تدريب النماذج، والتعامل مع بيانات حقيقية.

إذا كنت بحاجة إلى تطوير نموذج ذكاء اصطناعي مشابه، أو نظام يعتمد على تصنيف الصور أو البيانات، فأنا جاهز للعمل معك وتقديم نتائج عالية الجودة.