MNIST Digit Recognizer by CNN

مشروع متقدم يعتمد على تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) لتصنيف والتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد بدقة تقارب الكمال.

أبرز ما قمت بتنفيذه في المشروع:

بناء معماري لشبكة CNN: تصميم طبقات التلافيف (Convolutional Layers) والتجميع (Pooling) لاستخراج الميزات الدقيقة من الصور.

معالجة الصور: تحسين جودة البيانات وتوسيعها (Data Augmentation) لزيادة قدرة النموذج على التعميم.

تجنب الإفراط في التدريب (Overfitting): استخدام تقنيات مثل Dropout و Batch Normalization لضمان استقرار الأداء على بيانات جديدة.

التقنيات المستخدمة: بناء النموذج باستخدام مكتبات TensorFlow و Keras مع لغة Python.