بناء وتطوير نماذج تعلم عميق (Deep Learning)

1. نوع المشروع ومجال العمل: بناء وتدريب نموذج واحد لتصنيف الصور (Image Classification) أو تصنيف البيانات الجدولية (Tabular Data Classification). استخدام مكتبات Python الاحترافية (TensorFlow / Keras أو PyTorch). 2. حجم البيانات المشمولة في السعر الأساسي : معالجة وتدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على حتى 1000 صورة فقط، أو ملف بيانات جدولي (CSV/Excel) يحتوي على حتى 2000 سجل (Row). تقسيم البيانات إلى (Training / Validation / Testing) لضمان دقة النتائج. 3. المخرجات التي ستستلمها: ملف الكود البرمجي كاملاً بصيغة (Jupyter Notebook .ipynb) أو (Python Script .py). ملف النموذج المدرب جاهز للاستخدام (Model Weights / h5 file). تقرير رقمي يوضح نتائج دقة النموذج (Accuracy) ونسبة الفقد (Loss). 4. مميزات الخدمة: كود نظيف، موثق، وسهل الفهم. تقديم استشارة فنية حول أفضل معمارية (Architecture) تناسب نوع بياناتك.