قمت بتطوير نموذج تعلم عميق لتصنيف صور الملابس باستخدام مكتبة PyTorch وبالاعتماد على شبكة عصبية التفافية (CNN).
تم تجهيز البيانات من خلال عمليات Preprocessing تشمل تحويل الصور إلى Tensor، التطبيع (Normalization)، وتقسيم البيانات إلى Training و Validation لاختبار أداء النموذج بشكل صحيح.
تم تصميم وبناء هيكل الشبكة العصبية باستخدام عدة Convolutional Layers مع ReLU وPooling Layers لاستخراج الخصائص المهمة من الصور، ثم Fully Connected Layers لإجراء عملية التصنيف النهائي.
تم تدريب النموذج وتحسينه باستخدام Cross-Entropy Loss وOptimizer مناسب، مع متابعة دقة النموذج (Accuracy) وتقليل الخطأ أثناء التدريب.
مميزات العمل:
- بناء CNN مخصص من الصفر باستخدام PyTorch
- معالجة بيانات الصور بشكل احترافي
- تقييم النموذج باستخدام Accuracy وLoss
- تنظيم الكود بشكل قابل للتطوير وإعادة الاستخدام
الأدوات المستخدمة:
Python – PyTorch – CNN – Deep Learning – Image Classification
