Iris ML deployment

يركز هذا المشروع على تحويل نموذج تعلم آلي من تجربة داخل Jupyter Notebook إلى نظام فعلي قابل للاستخدام من خلال نشره كخدمة (API).

بعد تدريب النموذج واختياره، تم:

حفظ النموذج (Model Serialization) لاستخدامه خارج بيئة التدريب

بناء REST API باستخدام FastAPI لاستقبال البيانات وإرجاع التوقعات

تصميم Endpoint بسيط (/predict) يتيح إرسال الخصائص واستلام النتيجة مباشرة

تطوير واجهة ويب خفيفة للتفاعل مع النموذج بسهولة

تنظيم المشروع بشكل احترافي (Backend + Frontend + Model + Tests)

? كيف يعمل النظام:

يقوم المستخدم بإرسال القيم (Sepal / Petal) إلى الـ API، ليتم:

معالجة البيانات

تمريرها إلى النموذج المدرب

إرجاع التصنيف فورًا

? ما يميز المشروع:

تحويل نموذج Machine Learning إلى خدمة حقيقية

قابلية التكامل مع أي نظام آخر عبر API

تصميم نظيف يسهل التوسعة والتطوير

محاكاة لبيئة العمل الفعلية في مشاريع الذكاء الاصطناعي