مشروع تصنيف صور (القطط والكلاب) باستخدام التعلم العميق

وصف المشروع:
شاركت ضمن فريق عمل في تطوير مشروع متكامل لتصنيف الصور باستخدام خوارزميات التعلم العميق. يهدف المشروع إلى التمييز بين صور القطط والكلاب بدقة عالية، وهو تطبيق كلاسيكي قوي لاختبار كفاءة الشبكات العصبية (CNN).

المميزات التقنية (بناءً على العمل الجماعي الموضح):
إدارة البيانات الضخمة: التعامل مع مئات الصور واستخدام مكتبات مثل os لاستكشاف المسارات وربطها بمدخلات النموذج بشكل برمجياً ذكياً.
استخدام بيئات الحوسبة السحابية: تنفيذ المشروع على منصة Kaggle والاستفادة من معالجات الرسوميات (GPU T4 x2) لتسريع عملية التدريب.
تحليل ومعالجة البيانات: استخدام مكتبات NumPy و Pandas لتنظيم البيانات وتحويلها إلى تنسيقات قابلة للمعالجة بواسطة النموذج.
العمل الجماعي (Collaboration): المساهمة في تطوير الكود البرمجي واختبار النسخ المختلفة للوصول إلى أفضل أداء ممكن.

الأدوات والتقنيات:
Python (Pandas, NumPy, OS library).
Deep Learning Frameworks (مثل TensorFlow).
Kaggle Environment (GPU Training).