بناء نموذج AI لاكتشاف البيانات الحساسة (PII) وتحويله إلى ONNX جاهز للتطبيقات

سأقوم ببناء نظام لاكتشاف البيانات الحساسة باستخدام تقنيات Machine Learning و Natural Language Processing (NLP). خطوات العمل: 1️⃣ إنشاء Dataset تحتوي على نصوص تحتوي على بيانات حساسة وأخرى لا تحتوي عليها. 2️⃣ تدريب نموذج تصنيف Binary Classifier باستخدام أحد الأساليب مثل: • TF-IDF Logistic Regression • أو نموذج Transformer صغير. 3️⃣ تقييم النموذج باستخدام: • Precision • Recall • F1 Score • Confusion Matrix 4️⃣ تحليل الأخطاء لتحسين أداء النموذج. 5️⃣ تحويل النموذج إلى صيغة ONNX لسهولة دمجه مع التطبيقات. 6️⃣ تطبيق Model Quantization (INT8) لتقليل حجم النموذج وزيادة سرعة التنفيذ. ما سيحصل عليه العميل: كود المشروع كامل (Python) النموذج المدرب نسخة ONNX من النموذج تقرير يوضح الأداء والنتائج يمكن استخدام النموذج في: • Browser Extensions • Web Applications • AI Security Systems • Chatbot Safety Filters