مشروع: الكشف عن السائقين المشتتين (State Farm Distracted Driver Detection – Kaggle)

مشروع: الكشف عن السائقين المشتتين (State Farm Distracted Driver Detection – Kaggle)

الإنجازات:

تدريب وتقييم 6 نماذج مختلفة (Custom CNN، MobileNet بإصدارات مختلفة، ResNet بإصدارات مختلفة).

الوصول إلى دقة عالية جدًا، حيث حقق نموذج ResNet (SGD) أفضل نتيجة بدقة 99.72%

نماذج أخرى مثل MobileNet (SGD) و MobileNet (Adam) تجاوزت دقتها 98%.

️ التقنيات المستخدمة:

Python, TensorFlow/Keras

Deep Learning (CNN, Transfer Learning)

Optimizers: SGD, Adam

Data Augmentation & Preprocessing

التطبيق العملي:

نشر النموذج في تطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit.

يدعم رفع صورة واحدة أو مجلد صور كامل للحصول على التنبؤات في الوقت الحقيق