في إطار استكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، عملت على مشروع صغير يحمل اسم “ليمونات”، وهو نموذج مخصص للتعرف على البرتقال وتصنيفه إلى ثلاث فئات:
- برتقال طازج (الدرجة الأولى)
- برتقال بدرجة أقل (الدرجة الثانية)
- برتقال تالف
لماذا “ليمونات”؟
الفكرة جاءت من رغبتي في تطبيق مفهوم تخصيص النماذج باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. تم اختيار البرتقال كنموذج بسيط ومفيد في نفس الوقت، حيث يمكن تطبيق هذا المشروع في مجالات مثل الزراعة والصناعات الغذائية.
مراحل المشروع:
- تجميع البيانات:
- قمت بجمع صور متنوعة للبرتقال بحالاته المختلفة، بدءًا من الطازج وصولاً إلى التالف، لتكون المادة الأساسية لتدريب النموذج.
- تخصيص النموذج:
- استخدمت نموذج YOLO (اختصاراً لـ You Only Look Once)، وهو من أقوى النماذج في التعرف على الأشياء، وقمت بتخصيصه باستخدام البيانات المجمعة.
- اختبار النموذج:
- قمت بتجربة النموذج على صور جديدة للتأكد من كفاءته وقدرته على التصنيف بدقة.
نتائج المشروع:
- أظهر النموذج قدرة عالية على التمييز بين الفئات الثلاث للبرتقال.
- يمكن الاطلاع على المشروع وتجربته عبر الروابط التالية:
الاستخدامات الممكنة:
- في الزراعة: تحليل جودة المحاصيل وفرزها بناءً على حالتها.
- في الصناعات الغذائية: تصنيف الفاكهة أثناء مراحل الإنتاج أو التعبئة.
- كمشروع تعليمي: توضيح كيفية تخصيص النماذج وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات متعددة.
الخاتمة:
مشروع “ليمونات” هو خطوة أولى نحو استكشاف أوسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة. إذا كنت مهتماً بالتعرف على التفاصيل أو تجربة المشروع، يمكنك زيارة الروابط أعلاه.
بالصحة! 🍊🫡
