تصنيف صور متعددة الفئات

مشروع تصنيف صور متعدد الفئات يعتمد على تقنيات التعلم العميق، قمت فيه ببناء شبكة عصبية التفافية (CNN) مخصصة من الصفر باستخدام مكتبة PyTorch لتصنيف الصور ضمن 10 فئات مختلفة تشمل الحيوانات، المركبات، والعناصر المختلفة، وذلك بالاعتماد على مجموعة بيانات CIFAR-10 التي تحتوي على 60,000 صورة.

تضمن المشروع تنفيذ مراحل متقدمة لمعالجة البيانات وتجهيزها، بما في ذلك تطبيع البيانات، وتقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار وتحقق لضمان تقييم النموذج بشكل دقيق واحترافي. كما تم الاستفادة من قدرات المعالجة باستخدام GPU لتسريع عملية التدريب وتحسين كفاءة النموذج.

تم تقييم أداء النموذج باستخدام تقارير التصنيف ومصفوفات الالتباس لتحليل دقة النتائج وأداء النموذج على جميع الفئات المختلفة. يعكس هذا المشروع مهارات قوية في تصميم معماريات التعلم العميق، وتصنيف الصور متعددة الفئات، وتحليل أداء النماذج وتطويرها باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.