نظام تصنيف أمراض الكلى باستخدام الذكاء الاصطناعي Python - ML

قمت بتطوير مشروع متكامل يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) لتصنيف أمراض الكلى من خلال الصور الطبية، بهدف المساهمة في تسريع ودعم عملية التشخيص. يغطي المشروع جميع مراحل بناء نموذج الذكاء الاصطناعي، بدءًا من تجهيز البيانات ومعالجتها، مرورًا بتدريب النموذج وتقييمه، وصولًا إلى التنبؤ بالصور الجديدة. مميزات المشروع: بناء نموذج متقدم لتصنيف صور أمراض الكلى. معالجة الصور وتحسين جودة البيانات قبل التدريب. تدريب وتقييم النموذج باستخدام أحدث تقنيات التعلم العميق. تصميم المشروع بهيكل برمجي منظم وقابل للتطوير. إنشاء خط سير كامل للتنبؤ بالصور الجديدة. كتابة كود احترافي يسهل صيانته وتطويره مستقبلًا. التقنيات المستخدمة: Python - OpenCV - NumPy - Pandas - Scikit-learn - Matplotlib - seaborn النتيجة: تم تطوير نموذج قادر على تصنيف صور الكلى بدقة عالية، مع تطبيق أفضل الممارسات في بناء مشاريع الذكاء الاصطناعي، مما يجعله مناسبًا للتطوير والنشر في تطبيقات واقعية. يعكس هذا المشروع خبرتي في مجال التعلم العميق، معالجة الصور، وبناء حلول ذكاء اصطناعي احترافية.