تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي وجعله جاهز للإنتاج الفعلي

أقدّم خدمة احترافية لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي سواء في مجال الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) أو معالجة اللغة الطبيعية (NLP). الهدف هو تحويل نموذجك من نسخة تجريبية إلى نموذج فعّال جاهز للاستخدام الفعلي بدقة أعلى، سرعة أكبر، وكفاءة أفضل في استهلاك الموارد. ما الذي تتضمنه الخدمة: 🔹 تحليل النموذج الحالي: مراجعة الأداء والنتائج لاكتشاف نقاط الضعف ومجالات التحسين. 🔹 تحسين جودة البيانات: تنظيف البيانات، موازنتها، أو تطبيق Augmentation حسب الحاجة. 🔹 ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) باستخدام أساليب مثل Grid Search أو Bayesian Optimization. 🔹 تحسين بنية النموذج (Model Architecture Optimization) لاختيار تصميم أكثر كفاءة. 🔹 ضغط النموذج وتحسين الأداء (Model Compression & Quantization) لزيادة السرعة وتقليل الحجم. 🔹 إعداد النموذج للنشر (Deployment Optimization) للعمل بكفاءة على الأجهزة أو الخوادم السحابية. 🧩 أنواع النماذج المدعومة: في مجال الرؤية الحاسوبية: CNN, ResNet, EfficientNet, YOLO, Faster R-CNN, U-Net, Mask R-CNN. في مجال NLP: Transformers (BERT, RoBERTa, GPT-based), LSTM/GRU, Word2Vec, Sentence Transformers. الخدمه تتضمن: ✅ تقرير تفصيلي عن أداء النموذج قبل وبعد التحسين، موضحًا نسب التحسن. ✅ النموذج المحسّن بصيغة جاهزة للاستخدام (مثل .pt, .h5, أو .pkl). ✅ الكود البرمجي المستخدم في التحسين (منظم ومشروح). ✅ ملاحظات فنية حول التوصيات المستقبلية لتحسين الأداء أكثر.