برمجة وتدريب نموذج ذكاء اصطناعي (Deep Learning) لاكتشاف وتصنيف أورام المخ

أهلاً بك، هل تبحث عن بناء نموذج ذكاء اصطناعي دقيق واحترافي في مجال الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)؟ أقدم لك خدمة برمجة وتدريب نموذج تعلم عميق (Deep Learning / CNN) متخصص في تحليل صور أشعة الرنين المغناطيسي (MRI) لاكتشاف وتصنيف أورام المخ (Brain Tumor Classification). ما ستحصل عليه مقابل الخدمة الأساسية: حدود الخدمة الأساسية: حجم البيانات: سيتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات (Dataset) لا تتجاوز 3000 صورة أشعة رنين مغناطيسي (MRI). عدد الفئات (Classes): سيقوم النموذج بتصنيف الصور إلى عدد يصل إلى 4 فئات/أنواع كحد أقصى (على سبيل المثال: سليم No Tumor، ورم دبقي Glioma، ورم سحائي Meningioma، ورم الغدة النخامية Pituitary).(ملاحظة: لتدريب النموذج على حجم بيانات أكبر أو فئات أكثر تعقيداً، يرجى الاطلاع على "تطويرات الخدمة" أدناه أو مراسلتي قبل الطلب). كود بايثون (Python) نظيف وموثق (Commented) باستخدام Jupyter Notebook. تدريب النموذج باستخدام مكاتب الذكاء الاصطناعي المتقدمة (مثل TensorFlow/Keras أو PyTorch أو Scikit-Learn). ملف أوزان النموذج المدرب (Model Weights/ .h5 أو .pkl) لتتمكن من استخدامه مباشرة. رسومات بيانية توضح أداء النموذج (Accuracy & Loss curves) ومصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) لإثبات دقة الموديل. نسبة دقة (Accuracy) عالية ومُحسنة. لماذا تختار هذه الخدمة؟ كود منظم يسهل التعديل عليه أو قراءته لأغراض البحث والدراسة. دعم فني لشرح كيفية تشغيل الكود على جهازك أو على Google Colab. ملاحظات هامة: الخدمة الأساسية تشمل تسليم الكود وتدريب الموديل على Dataset قياسية (مثل بيانات Kaggle). يرجى مراسلتي قبل طلب الخدمة لمناقشة التفاصيل وتحديد حجم البيانات المطلوبة بدقة لضمان أفضل نتيجة.