بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتصنيف الصور باستخدام Transfer Learning و EfficientNet

أقدم لك خدمة بناء نموذج تصنيف صور احترافي باستخدام أحدث تقنيات الـ Deep Learning، مع واجهة تفاعلية جاهزة للاستخدام الفوري. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ ما ستحصل عليه: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • نموذج EfficientNet-B0 مُدرَّب على بياناتك بتقنية Transfer Learning • دقة تصل إلى 94% باستخدام Test-Time Augmentation • واجهة ويب تفاعلية (Gradio) لرفع الصور والحصول على النتائج فوراً • خريطة حرارية GradCAM توضح ما الذي يراه النموذج في الصورة • Docker Container جاهز للنشر على أي سيرفر • كود Python نظيف وموثق بالكامل • البيانات بحجم 2500 صوره ل 5 classes ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🛠️ التقنيات المستخدمة: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ PyTorch | EfficientNet | Gradio | Docker | GradCAM | OpenCV ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📦 التسليم يشمل: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • ملف الأوزان المدرَّبة (.pth) • كود الاستدلال (inference) كامل • واجهة الويب جاهزة للتشغيل • Dockerfile للنشر الفوري • تقرير بنتائج الدقة والتقييم ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚡ المتطلبات مني: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • مجموعة بياناتك (صور مصنفة في فولدرات) • عدد الفئات التي تريد التصنيف بينها • بيئة التشغيل (CPU / GPU / Cloud)