مرحباً بك،
أقدم لك خدمة بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق باستخدام Python.
ما ستحصل عليه مقابل الخدمة الأساسية :
بناء وتدريب نموذج ذكاء اصطناعي واحد (1 Model) لمهمة محددة (تصنيف صور Classification أو التنبؤ بالبيانات).
تدريب النموذج على مجموعة بيانات محددة تصل إلى 3,000 صورة كحد أقصى (أو ملف بيانات حتى 10,000 صف).
تقييم دقة النموذج وتقديم تقرير مفصل بمقاييس الأداء (Accuracy و Confusion Matrix).
تسليم الكود المصدري كاملاً في ملف Jupyter Notebook مع ملف النموذج المدرب (.h5 أو .pkl).
تطبيق أفضل تقنيات التعلم العميق والآلي التي تضمن استخراج أدق النتائج من بياناتك.
كتابة الأكواد باحترافية مع إرفاق تعليقات واضحة تشرح آلية عمل كل جزء لسهولة الفهم.
ضبط متغيرات النموذج بعناية لضمان قدرته على التعميم والتنبؤ الصحيح للبيانات الجديدة.
تسليم ملفات البرمجة (Python/Jupyter) بشكل منظم وجاهز للتعديل أو المراجعة المستقبلية.
ملف يوضح مقاييس الأداء الأساسية (مثل Accuracy و F1-Score) لضمان كفاءة وفعالية النموذج.
ملف الموديل النهائي الجاهز للربط الفوري مع واجهات الويب (مثل Streamlit) أو الأنظمة الخاصة بك.
بناء واجهة ويب تفاعليه من صفحة واحده (Streamlit) وربطها بالنموذج لتجربة النموذج ورفح الصور بسهوله.
5.00
|
|
دمج تقنية التفسير المرئي (Grad-CAM) لإنتاج الخريطة الحراريه وتفسير أسباب قرار النموذج على الصور .
5.00
|
|
تدريب النموذج على مجموعة بيانات اكبر تصل الى (12000 صورة أو 50000 صف) .
5.00
|
بناء واجهة ويب تفاعليه من صفحة واحده (Streamlit) وربطها بالنموذج لتجربة النموذج ورفح الصور بسهوله.
5.00
|
|
دمج تقنية التفسير المرئي (Grad-CAM) لإنتاج الخريطة الحراريه وتفسير أسباب قرار النموذج على الصور .
5.00
|
|
تدريب النموذج على مجموعة بيانات اكبر تصل الى (12000 صورة أو 50000 صف) .
5.00
|