بناء نموذج التعلم الآلي، العميق والرؤية الحاسوبية
بناء نموذج التعلم الآلي، العميق والرؤية الحاسوبية
وصف الخدمة
إذا كنت تبحث عن حل ذكي ودقيق لتحليل الصور الطبية، أقدم لك نظاماً شاملاً يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتصنيف صور الرنين المغناطيسي (MRI) لأورام الدماغ. هذا النظام مصمم خصيصاً للمساعدة في التشخيص الطبي بدقة وكفاءة عالية، مما يجعله مثالياً للباحثين، وطلاب التخرج، والمهتمين بالتقنيات الطبية.
و بمقابل سعر الخدمه سيتم عمل الاتى
تسليم الكود المصدري (Source Code) لنموذج الذكاء الاصطناعي المدرب مسبقاً (في ملف Jupyter Notebook أو Python script).
الكود يتضمن خطوات المعالجة المسبقة للصور (Image Preprocessing) وعملية التصنيف.
و سيكون حجم البيانات حتى 3000 صوره و عدد التصنيفات حتى 4 تصنيفات.
مميزات الخدمة
دقة عالية في التصنيف الطبي
يعتمد النظام على نماذج تعلم عميق (Deep Learning) متطورة تم تدريبها بعناية لتصنيف الصور إلى 4 فئات بدقة احترافية، مما يضمن تقليل نسبة الخطأ في التمييز بين أنواع الأورام المختلفة (النخامي، الدبقي، السحائي، والحالات السليمة).
واجهة مستخدم تفاعلية (Streamlit)
لا يتوقف المشروع عند الكود البرمجي فقط، بل ستحصل على تطبيق ويب تفاعلي سهل الاستخدام. يتيح لك رفع صور الرنين المغناطيسي مباشرة من جهازك ومعاينة النتيجة فوراً على المتصفح بضغوطات بسيطة.
تقارير أداء تفصيلية وموثوقة
أقدم لك مع النظام الرسوم البيانية الخاصة بدقة النموذج (Accuracy) ونسبة الخسارة (Loss)، بالإضافة إلى مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) التي تثبت كفاءة النظام وقدرته على اتخاذ القرارات الصحيحة.
ما الذي ستستلمه
الكود المصدري (Source Code):
ملف برمجي (بصيغة .ipynb أو .py) يحتوي على كود بناء وتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي مع شرح لكل خطوة.
النموذج المدرب (Trained Model):
ملف الأوزان النهائي (غالباً بصيغة .h5 أو .keras أو .pth) وهو "عقل" النظام الذي يقوم بعملية التصنيف فوراً دون الحاجة لإعادة التدريب.
كلمات مفتاحية
خدمات قد تنال إعجابك
شراء الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
خدمات قد تنال إعجابك
كلمات مفتاحية
