تدريب نموذج ذكاء اصطناعي واحد (YOLO أو بيانات جدولية).

هل تبحث عن بناء نموذج ذكاء اصطناعي دقيق لمشروعك؟ أقدم لك خدمة احترافية لتدريب نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق (Machine/Deep Learning) لبناء نموذج أساس (Comparison Baseline) لتقييم الأداء المبدئي، سواء كان مشروعك يعتمد على البيانات الجدولية أو نماذج الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) مثل YOLO باستخدام مكتبة Ultralytics. ما الذي سيتم تنفيذه وتسليمه تحديداً مقابل الخدمة الأساسية (5 دولار): عدد وأنواع النماذج: بناء وتدريب نموذج ذكاء اصطناعي واحد فقط (إما نموذج رؤية حاسوبية Object Detection أو نموذج تصنيف بيانات جدولية). حجم البيانات المقبولة: العمل على مجموعة بيانات صغيرة لا تتخطى 500 صورة (لمشاريع الرؤية الحاسوبية) أو 1500 صف/سجل (للبيانات الجدولية بحجم أقصى 1 ميجا بايت). نطاق التدريب: تشغيل عملية التدريب لعدد محدود من الدورات (بحد أقصى 20 Epoch) للتأكد من سلامة الكود واستخراج النتائج المبدئية. تفاصيل مخرجات العمل (ما ستحصل عليه): ملف الكود المصدري (Google Colab / Jupyter Notebook) بصيغة .ipynb. الكود سيكون منظماً وموثقاً بتعليقات نصية (Comments) تشرح الخطوات البرمجية بوضوح. ملف أوزان النموذج المدرب (Model Weights) بصيغة .pt أو .pkl جاهز للاختبار. ملاحظة هامة: في حال كان مشروعك يتطلب تدريب أكثر من نموذج للمقارنة، أو العمل على مجموعة بيانات ضخمة (آلاف الصور أو السجلات)، أو زيادة عدد دورات التدريب للوصول لدقة (Accuracy) عالية جداً، يرجى مراسلتي قبل الطلب للاتفاق على حجم العمل والتكلفة الإضافية.