هل تحتاج إلى تطوير نموذج Deep Learning لتحليل الصور أو تصنيفها؟
سأساعدك في بناء نموذج تعلم عميق يناسب طبيعة بياناتك وهدف مشروعك، باستخدام Python وTensorFlow/Keras أو PyTorch.
**تشمل الخدمة:**
- تحليل Dataset وتحديد متطلبات المهمة.
- تجهيز البيانات وتطبيق Image Preprocessing.
- بناء النموذج أو استخدام Transfer Learning.
- تدريب النموذج وتحليل أدائه.
- تقييم النتائج وتسليم ملفات المشروع.
**حدود الخدمة:**
- Dataset واحدة لمهمة واحدة.
- حتى 5,000 صورة، حسب حجم البيانات ومتطلبات التدريب.
- نموذج واحد لتصنيف الصور (Image Classification).
- تقييم أساسي للنموذج.
**التسليم:** الكود المصدري، وJupyter Notebook، والنموذج المدرب، وملخص نتائج التقييم.
الخدمة الأساسية لا تشمل Object Detection أو Image Segmentation أو نشر التطبيقات. يمكن الاتفاق على نطاق مخصص للمشروعات المتقدمة. تعتمد النتائج على جودة البيانات وطبيعة المهمة، ولا توجد دقة مضمونة مسبقًا.
تحديد النهج الأنسب للمشكلة، سواء باستخدام CNN أو Transfer Learning وفقًا لطبيعة البيانات.
تجهيز الصور من حيث الأبعاد والقيم الرقمية وتنظيم البيانات قبل التدريب.
تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار بطريقة مناسبة للمشروع.
تقييم النتائج باستخدام المقاييس المناسبة، مع توضيح نقاط القوة والقصور في النموذج.
تنظيم الكود بطريقة تسهّل فهمه وتعديله والبناء عليه مستقبلًا.
تسليم النموذج المدرب بصيغته المناسبة مع توضيح كيفية تحميله وإجراء التنبؤات.
يوثّق مراحل تنفيذ المشروع وقرارات المعالجة والتدريب والتقييم.
الكود المستخدم في بناء النموذج وتدريبه وتشغيل التصنيف.
ملف النموذج النهائي بصيغة مناسبة لإطار العمل المستخدم، مثل .keras أو ..pkl
ملخص أداء النموذج، مع المقاييس والرسوم التوضيحية المناسبة للمهمة.
جميع الملفات الناتجة عن نطاق العمل المتفق عليه، مرتبة لتسهيل مراجعتها والاستفادة منها.
تطبيق Data Augmentation لتحسين تنوع بيانات التدريب
5.00
|
|
تحسين اعدادات النموذج (Hyperparameter Tuning)
10.00
|
|
تجربه نموذج اضافي ومقارنه النماذج
10.00
|
|
انشاء واجهه تفاعليه Streamlit لتجربه النموذج
10.00
|
تطبيق Data Augmentation لتحسين تنوع بيانات التدريب
5.00
|
|
تحسين اعدادات النموذج (Hyperparameter Tuning)
10.00
|
|
تجربه نموذج اضافي ومقارنه النماذج
10.00
|
|
انشاء واجهه تفاعليه Streamlit لتجربه النموذج
10.00
|