Deep Learning & Artificial Neural Networks (ANN)

مشروع تطبيقي متقدم في مجال التعلم العميق (Deep Learning) يركز على تصميم وبناء وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لمحاكاة معالجة البيانات المعقدة وتحليل الأنماط غير الخطية (Non-linear Data Patterns).

أبرز ما تم تنفيذه في هذا المشروع:

1. تصميم معمارية الشبكة (Neural Architecture): تحديد وهندسة طبقات الشبكة العصبية (Layers)، واستخدام دوال التنشيط المناسبة (Activation Functions) لضبط تدفق البيانات.

2. تجهيز وهندسة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف البيانات وإجراء التحجيم والتسوية (Scaling & Normalization) لرفع كفاءة التدريب.

3. تدريب وتحسين النموذج (Optimization): ضبط المعاملات الفائقة (Hyperparameters)، واستخدام دوال الخسارة والمحسنات (Optimizers) المناسبة لتفادي مشكلة فرط التخصيص (Overfitting).

4. التقييم والتحليل: قياس دقة النموذج واختبار أدائه باستخدام مصفوفات الارتباك (Confusion Matrix) ومنحنيات التعلم.