تعليم الالة والتعلم العميق

يمكنك القيام بذلك بهذه الخطوات البسيطة و اذا واجهت اي مشكلة يمكنك طرحها هنا مرة أخرى، عليك فقط اتباع الخطوات التالية:

• تجهيز البيانات

قم بتجميع مجموعة من الصور التي تحتوي على الكائنات التي ترغب في تعليم النموذج على التعرف عليها، بعدها يُفضل تصنيف هذه الصور وتسميتها بالكائنات الموجودة في كل صورة، انصحك باستخدام موقع Roboflow لهذا الغرض، حيث يوفر أدوات ممتازة لإدارة وتصنيف البيانات. اخيرا، يجب إعداد ملف تكوين يحتوي على معلومات حول البيانات المستخدمة للتدريب والتي يمكن استخدامها لتكوين النموذج بشكل صحيح.

• اختيار النموذج و تدريبه:

يمكنك استخدام نموذج مسبق مثل YOLO v5، والذي أظهر نتائج جيدة بالنسبة لمشروعك. لتدريب النموذج، يجب أن تستخدم إطار عمل مثل TensorFlow أو PyTorch. يجب عليك تحميل النموذج المدرب مسبقا، مثل frozen_ineterface_pargraph.pb، ومن ثم تكوينه بحيث يتوافق مع بيانات مشروعك ومتطلباته، تحديد نموذج مسبق مناسب وتكوينه بشكل صحيح يعدان أمورا مهمة لضمان أن يتم تدريب النموذج بنجاح على مهمتك المحددة.
 

# استيراد مكتبات التحميل والتحليل
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.applications import YOLOv5

# تحميل النموذج المدرب مسبقا (YOLOv5)
yolov5 = YOLOv5(weights='yolov5s') 

# تكوين النموذج ليناسب بيانات مشروعك
# قد تحتاج إلى تكوين الطبقات والمعلمات وفقا لاحتياجاتك الخاصة
model = models.Model(inputs=yolov5.input, outputs=yolov5.output)
model.compile(optimizer='adam', loss='your_loss_function')

# بدء تدريب النموذج باستخدام بياناتك
model.fit(training_data, epochs=your_epochs)

بعد انتهاء التدريب، قم بتقييم أداء النموذج باستخدام بيانات اختبار منفصلة، و قارن بالنتائج المتوقعة، بعدها يمكنك استخدام النموذج للكشف عن الكائنات في الصور الجديدة.