مشروع تصنيف القمامة باستخدام التعلم العميق (Garbage Classifier - CNN)

قمت بتطوير نموذج ذكي لتصنيف القمامة باستخدام تقنيات التعلم العميق، حيث اعتمدت على الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لمعالجة الصور والتعرف على أنواع المخلفات المختلفة مثل البلاستيك، الورق، الزجاج، والمعادن. تفاصيل المشروع: بناء نموذج CNN باستخدام Python ومكتبات مثل TensorFlow / Keras معالجة البيانات (Data Preprocessing) وتحسين جودة الصور استخدام تقنيات Augmentation لزيادة حجم البيانات وتحسين دقة النموذج تدريب النموذج على Dataset مخصص لتصنيف القمامة تقييم الأداء باستخدام Metrics مثل Accuracy وLoss النتائج: حقق النموذج دقة جيدة في تصنيف الصور، مما يجعله مناسبًا للاستخدام في تطبيقات إعادة التدوير الذكية والمساهمة في الحفاظ على البيئة. التطبيقات: أنظمة فرز القمامة الذكية تطبيقات بيئية تعتمد على الذكاء الاصطناعي دعم مشاريع الاستدامة وإعادة التدوير