هل تحتاج إلى نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تصنيف الصور والتعرف على محتواها؟
أقدم لك خدمة بناء وتدريب نماذج تصنيف الصور باستخدام تقنيات Deep Learning، بالاعتماد على الشبكات العصبية الالتفافية CNN أو Transfer Learning باستخدام نماذج مدربة مسبقًا.
تشمل الخدمة الأساسية:
- تصنيف الصور إلى 3 فئات كحد أقصى.
- استخدام مجموعة بيانات تصل إلى 300 صورة إجمالًا.
- تجهيز البيانات وتدريب النموذج باستخدام TensorFlow وKeras.
- تقييم الأداء باستخدام Accuracy وConfusion Matrix.
- تسليم كود Python منظم والنموذج المدرب ونتائج التقييم.
مدة التنفيذ: يومان.
يرجى التواصل معي قبل الطلب لتوضيح فكرة المشروع والتأكد من مناسبة البيانات للمواصفات الأساسية.
لا تشمل الخدمة إنشاء موقع إلكتروني أو تطبيق مستقل أو نشر النموذج على سيرفر، ويمكن الاتفاق على هذه الإضافات بشكل منفصل.
تطوير نموذج تعلم عميق لتصنيف الصور إلى الفئات المطلوبة.
الاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا مثل MobileNet وResNet حسب طبيعة المشروع.
تنظيم الصور وتقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والتحقق والاختبار حسب الحاجة.
تحليل النتائج باستخدام Accuracy وConfusion Matrix ومقاييس أخرى مناسبة.
تسليم كود Python واضح مع شرح مختصر لطريقة تشغيل النموذج.
كود Python كامل ومنظم لبناء نموذج تصنيف الصور.
النموذج المدرب بصيغة مناسبة مثل H5 أو Keras عند توفر ذلك.
نتائج تقييم النموذج، بما في ذلك Accuracy وConfusion Matrix.
شرح مختصر لطريقة تشغيل الكود واستخدام النموذج.
تقرير مختصر عن نتائج التدريب والأداء.
تشمل الخدمة الأساسية تصنيف الصور ضمن نطاق البيانات والفئات المتفق عليها مسبقًا.