تطبيق ذكاء اصطناعي للتعرف على الحروف Handwritten Character Recognition

قمت بتنفيذ مشروع تعلم آلي لتصنيف الحروف الإنجليزية المكتوبة يدويًا باستخدام Dataset EMNIST، حيث شمل العمل تنظيف البيانات ومعالجتها وإجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم خصائص البيانات بدقة. تم بناء ومقارنة نماذج تصنيف متعددة مثل Decision Tree و Random Forest، وأظهرت النتائج تفوق نموذج Random Forest من حيث الدقة والاستقرار. كما تم تقييم النماذج باستخدام مقاييس الأداء المناسبة مثل Accuracy. لزيادة قابلية الاستخدام، قمت بتطوير واجهة رسومية تفاعلية (GUI) باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم تجربة النموذج بسهولة، إدخال البيانات، ومشاهدة التنبؤات بشكل مباشر. المشروع يعكس قدرتي على بناء حلول تعلم آلي متكاملة بداية من معالجة البيانات، مرورًا باختيار النموذج الأنسب، وحتى تقديمه في صورة تطبيق عملي قابل للاستخدام. يسعدني التواصل لمناقشة أي تطوير أو فكرة مشابهة.