بناء CNN من الصفر لتصنيف CIFAR-10
بناء شبكة عصبية تلافيفية من الصفر لتصنيف 10 فئات من الصور
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء شبكة عصبية تلافيفية من الصفر لتصنيف 10 فئات من الصور. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متوسطويستغرق تقريباً 2-3 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
أهمية تصنيف الصور التلقائي
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
تحليل CIFAR-10 (60K صورة، 10 فئات)
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
Data Augmentation (Rotation, Flip, Crop)
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
بناء CNN (Conv→ReLU→Pool→FC→Softmax)
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
تقييم باستخدام Accuracy و Loss Curves
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
حفظ النموذج للاستخدام