أقدم لك خدمة بناء نموذج CNN احترافي لتصنيف الصور باستخدام تقنيات Deep Learning، مع توفير طريقة سهلة لتجربة النموذج بنفسك من خلال Deployment جاهز.
نطاق الخدمة الأساسي (Basic Package):
العمل على Dataset يصل إلى 1000 صورة كحد أقصى
تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Preprocessing)
بناء وتدريب نموذج CNN باستخدام TensorFlow
تقييم النموذج باستخدام (Accuracy + Confusion Matrix)
نشر النموذج (Deployment) على سيرفر مجاني
توفير Domain مجاني لتجربة النموذج بسهولة
ملاحظات مهمة:
لا يشمل الطلب الأساسي توفير Dataset (متاح كخدمة إضافية)
لا يشمل تسليم الكود أو الـ Notebook (متاح كإضافة)
الـ Deployment يكون بشكل قياسي (Standard) بدون تخصيص
الأدوات المستخدمة:
Python — TensorFlow — Scikit-learn — Flask/FastAPI
يتم بناء النموذج باستخدام أفضل الممارسات لضمان أداء قوي من البداية
تحصل على Deployment جاهز + Domain مجاني لتجربة النموذج بسهولة
Accuracy + Confusion Matrix لفهم أداء النموذج
يمكنك إضافة خصائص بسهولة (زيادة البيانات — كود — تطوير النظام)
Medical AI — Agriculture — Object Classification
ملف النموذج بصيغة (.h5 أو TensorFlow SavedModel)
Deployment جاهز + Domain مجاني لتجربة النموذج
Accuracy + Confusion Matrix
شرح مبسط لكيفية استخدام النموذج
requirements.txt لتشغيل المشروع بدون أي مشاكل
زيادة عدد الصور المستخدمه في التدريب +1000 صورة اضافية
10.00
|
|
جمع Dataset كامل (Data Collection) لعدد صور يصل الى 1000 صورة
15.00
|
|
تسليم الكود كامل (python + Nootbook) + شرح مفصل للكود (comments)
15.00
|
|
تعديل شكل الواجهه (UI)
10.00
|
|
Domain مدفوع
20.00
|
زيادة عدد الصور المستخدمه في التدريب +1000 صورة اضافية
10.00
|
|
جمع Dataset كامل (Data Collection) لعدد صور يصل الى 1000 صورة
15.00
|
|
تسليم الكود كامل (python + Nootbook) + شرح مفصل للكود (comments)
15.00
|
|
تعديل شكل الواجهه (UI)
10.00
|
|
Domain مدفوع
20.00
|