بناء وتدريب نماذج تعلم عميق لتصنيف الصور الطبية (AI for Medical Imaging)

هل تبحث عن خبير في الذكاء الاصطناعي لتطوير حلول متقدمة في مجال تحليل الصور الطبية؟

أقدم خدمة متخصصة في بناء وتدريب نماذج الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لتصنيف الصور بدقة عالية، مع خبرة عملية مثبتة من خلال مشروع ناجح لتصنيف سرطان الجلد المتاح على منصة Kaggle.

ما الذي أقدمه في هذه الخدمة؟

بناء نماذج تعلم عميق مخصصة: تصميم وبناء شبكات عصبية (CNN) من الصفر تتناسب مع طبيعة البيانات والهدف من المشروع.

معالجة وتحضير البيانات: تطبيق أفضل التقنيات لتنظيف ومعالجة الصور الطبية، بما في ذلك تقنيات زيادة البيانات (Data Augmentation) لرفع أداء النموذج ومنع فرط التخصيص (Overfitting).

تدريب وتقييم النماذج: تدريب النموذج على مجموعة البيانات وقياس أدائه باستخدام مقاييس دقيقة مثل الدقة (Accuracy)، والمصفوفة الارتباكية (Confusion Matrix)، لضمان الحصول على نتائج موثوقة.

حلول لمختلف المجالات: يمكن تطبيق هذه الخدمة على مختلف أنواع الصور مثل:

صور الأشعة السينية (X-ray) والرنين المغناطيسي (MRI).

صور الأنسجة والخلايا (Histopathology).

صور الأمراض الجلدية.

أي تحدٍ آخر يتطلب تصنيفًا دقيقًا للصور

لماذا تختار هذه الخدمة؟

دقة وموثوقية: أتبع منهجية علمية دقيقة لضمان جودة النموذج وقدرته على تقديم تنبؤات يمكن الاعتماد عليها.

تواصل احترافي: أحرص على إطلاعك على كافة مراحل المشروع، من تحليل البيانات وحتى تسليم النموذج النهائي