Datasets:
image
imagewidth (px) 2.59k
5.76k
| label
class label 2
classes |
---|---|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
|
0Ajwa
|
The dataset contains three subsets:
- a dataset containing hand-crafted features to classify two types of organic dates (Ajwa or Medjool);
- a dataset containing tabular data with features created automatically using deep learning to classify the two organic date types (Ajwa or Medjool);
- a dataset for images of Ajwa and Medjool. This study is considered as the first work in Arabic using shallow machine learning and deep learning to create accurate models for classifying organic Saudi dates, which would enable scholars, researchers, and developers to create machine learning applications for classifying Saudi dates in various forms like websites, mobile apps, microcontrollers, tiny machine learning and internet of things applications.
Please cite the following paper: Bati GF. Ajwa or Medjool: a binary balanced dataset to teach machine learning. Journal of Information Studies & Technology 2023:2.12. https://doi.org/10.5339/jist.2023.12
عجوة أو مجدول هي مجموعة بيانات متوازنة الصنفين لتصنيف التمور السعودية العضوية تتكون من ثلاث مجموعات فرعية: الأولى: تحوي البيانات المجدولة ذات الخصائص اليدوية لتصنيف التمور العضوية (عجوة أو مجدول)، والثانية: تجمع البيانات المجدولة ذات الخصائص المولدة أتوماتيكيّاً باستخدام التعلم العميق لتصنيف التمور العضوية (عجوة أو مجدول)، والثالثة: تجمع صوراً لتمور العجوة والمجدول. كما أنه أول بحث باللغة العربية يستخدم نماذج تعلم الآلة التقليدية والتعلم العميق لإنشاء نماذج ذات أداء عالٍ لتصنيف التمور السعودية العضوية بدون برمجة، مما يمكن الدارسين والباحثين والمطورين من تطوير تطبيقات تعلم آلة لتصنيف التمور السعودية بأشكال متنوعة في مواقع الإنترنت أو تطبيقات الجوالات أو في المتحكمات الدقيقة وتطبيقات إنترنت الأشياء وتعلم الآلات الصغيرة.
كرماً الاستشهاد بالبحث التالي عند استخدام مجموعة البيانات: Bati GF. Ajwa or Medjool: a binary balanced dataset to teach machine learning. Journal of Information Studies & Technology 2023:2.12. https://doi.org/10.5339/jist.2023.12
فيديوهات عربية تشرح مجموعة البيانات: https://youtu.be/bPYHOYo4_Tw?feature=shared&t=1418 https://youtu.be/ADOuweANc5I?feature=shared&t=5775 https://youtu.be/PThKbc1kTSM?feature=shared&t=3253
- Downloads last month
- 52