أنشئ مشروع تعلم الالة وسميه fruit
مرحباً بحضوركم على موقع < اوراق الــعـلــم > موقع مميز يقدم لكم حلول الاسئلة التعليمية والتربوية والثقافية منها السؤال: أنشئ مشروع تعلم الالة وسميه fruit بيت العلم
حيث نقدم لطلابنا حلول المواد التعليمية الدراسية كما يوفر الموقع حلول وواجبات تعليمية لكافة المراحل الدراسية، من المرحلة الابتدائية إلى المرحلة الثانوية. يستخدم الموقع نخبة من المعلمين ذوي الخبرة، الذين يعملون على تقديم محتوى دقيق وحديث. كما يتم تحديث الموقع باستمرار لإضافة حلول وواجبات جديدة السؤال التالي يقول؟
أنشئ مشروع تعلم الالة وسميه fruit
الإجــابــة الــصــحــيــحــة
إنشاء مشروع تعلم الآلة
الخطوة 1: إنشاء بيئة تطوير
أولاً، تحتاج إلى إنشاء بيئة تطوير لمشروعك. يمكنك القيام بذلك باستخدام أداة مثل Anaconda أو Miniconda. بمجرد أن يكون لديك بيئة تطوير، يمكنك تثبيت مكتبات تعلم الآلة التي ستحتاجها.
الخطوة 2: جمع البيانات
ستحتاج إلى مجموعة بيانات من الفواكه لتدريب نموذجك. يمكنك العثور على مجموعة بيانات مفتوحة المصدر عبر الإنترنت، أو يمكنك إنشاء مجموعتك الخاصة باستخدام كاميرا أو هاتف ذكي.
الخطوة 3: إعداد البيانات
بمجرد جمع بياناتك، ستحتاج إلى إعدادها للتدريب. هذا يعني تحويل البيانات إلى تنسيق يمكن للنموذج فهمه. يمكنك القيام بذلك باستخدام أداة مثل Pandas أو OpenCV.
الخطوة 4: اختيار نموذج
هناك العديد من نماذج تعلم الآلة التي يمكنك استخدامها لتحديد الفواكه. بعض النماذج الشائعة هي الانحدار اللوجستي والشبكة العصبية الاصطناعية.
الخطوة 5: تدريب النموذج
بمجرد اختيار نموذج، يمكنك تدريبه على بياناتك. يمكنك القيام بذلك باستخدام أداة مثل scikit-learn أو TensorFlow.
الخطوة 6: تقييم النموذج
بمجرد تدريب النموذج، ستحتاج إلى تقييمه. يمكنك القيام بذلك باستخدام مجموعة بيانات اختبار.
الخطوة 7: نشر النموذج
بمجرد أن تكون راضيًا عن أداء النموذج، يمكنك نشره. يمكنك القيام بذلك باستخدام أداة مثل Flask أو Django.
تطبيق عملي
لنفترض أنك تريد إنشاء مشروع تعلم آلة يحدد الفواكه. يمكنك اتباع الخطوات التالية:
الخطوة 1: إنشاء بيئة تطوير
conda create -n fruit python=3.8
conda activate fruit
الخطوة 2: جمع البيانات
يمكنك العثور على مجموعة بيانات مفتوحة المصدر من الفواكه عبر الإنترنت. على سبيل المثال، يمكنك استخدام مجموعة بيانات Fruit Recognition من Kaggle.
الخطوة 3: إعداد البيانات
يمكنك استخدام أداة مثل Pandas لقراءة بياناتك. بمجرد قراءة البيانات، يمكنك تقسيمها إلى مجموعة بيانات تدريب ومجموعة بيانات اختبار.
الخطوة 4: اختيار نموذج
يمكنك استخدام نموذج الانحدار اللوجستي لتحديد الفواكه. يمكنك استخدام أداة مثل scikit-learn لتدريب النموذج.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
الخطوة 5: تقييم النموذج
يمكنك استخدام مجموعة بيانات الاختبار لتقييم أداء النموذج. يمكنك استخدام أداة مثل scikit-learn لحساب دقة النموذج.
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))
الخطوة 6: نشر النموذج
يمكنك نشر النموذج باستخدام أداة مثل Flask. يمكنك استخدام أداة مثل Postman لاختبار النموذج.
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/fruit", methods=["POST"])
def fruit():
if request.method == "POST":
image = request.files["image"]
image = Image.open(image)
image = image.resize((224, 224))
image = np.array(image)
image = np.expand_dims(image, axis=0)
prediction = model.predict(image)
return jsonify({"fruit": prediction[0]})
if __name__ == "__main__":
app.run()
مثال
لنفترض أن لديك صورة لفاكهة تفاح. يمكنك استخدام النموذج الذي قمت بإنشائه لتحديد نوع الفاكهة.
import requests
url = "http://localhost:5000/fruit"
files = {"image": open("apple.jpg", "rb")}
response = requests.post(url, files=files)
print(response.json())
سيخرج هذا الإخراج التالي:
{"fruit": "apple"}
المزيد من المعلومات
يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول إنشاء مشاريع تعلم الآلة في الموارد التالية:
[دليل المبتدئين لتعلم الآلة](
