بناء نموذج CNN لتصنيف الصور من تجهيز البيانات حتى النشر

هل لديك بيانات صور وتحتاج نموذج ذكاء اصطناعي يصنّفها بدقة؟ أقدم لك خدمة بناء نموذج CNN متكامل لتصنيف الصور، من أول ما تُسلّم البيانات حتى النشر الفعلي. ما يشمله الطلب الأساسي: تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Preprocessing) بناء وتدريب نموذج CNN بـ TensorFlow تقييم النموذج (Accuracy / Confusion Matrix) تسليم الكود كاملاً مع تقرير النتائج أدوات العمل: Python — TensorFlow — Scikit-learn — MLflow مدة التسليم: 5 أيام صيغة التسليم: كود Python Notebook ملف النموذج المدرَّب ما يلزمني منك قبل البدء: — مجموعة الصور (Dataset) مرفوعة أو رابط تنزيل — عدد الفئات المطلوب تصنيفها — أي متطلبات خاصة بالدقة أو بيئة التشغيل مميزات الخدمة pipeline متكامل من البيانات للنشر CNN جاهز للاستخدام الفعلي وليس مجرد كود تجريبي تقييم دقيق للنموذج Confusion Matrix Accuracy تقرير كامل بالنتائج كود نظيف قابل للتطوير Python Notebook منظم مع تعليقات توضيحية خيار النشر عبر API Flask أو FastAPI لجعل النموذج متاحاً كخدمة (Upgrade)