تطوير نموذج تعلم عميق لتصنيف الصور باستخدام Python وTensorFlow

قمت بتطوير نموذج تعلم عميق (Deep Learning) لتصنيف الصور باستخدام مكتبات Python وTensorFlow/Keras. يهدف المشروع إلى تدريب نموذج قادر على التعرف على الأنماط داخل الصور وتصنيفها بدقة عالية.

يشمل العمل المراحل التالية:

معالجة وتجهيز البيانات قبل التدريب (Data Preprocessing).

بناء نموذج شبكة عصبية باستخدام تقنيات التعلم العميق.

تدريب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة لعدة دورات تدريبية (Epochs).

تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة اختبار منفصلة لضمان قدرته على التعميم.

تحليل النتائج باستخدام Confusion Matrix لمعرفة دقة التصنيف والأخطاء.

الوصول إلى دقة تقارب 86% على بيانات الاختبار.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python

TensorFlow / Keras

NumPy و Matplotlib لتحليل البيانات وعرض النتائج

تقنيات تقييم النماذج مثل Accuracy و Confusion Matrix

هذا المشروع يوضح قدرتي على:

بناء وتدريب نماذج تعلم عميق

تحليل أداء النماذج وتحسينها

العمل على مشاريع Computer Vision باستخدام Python.