الدليل الشامل للتعلم العميق باستخدام الشبكة العصبية في عام 2022

في التعلم العميق باستخدام Keras ، لا يتعين عليك البرمجة كثيرًا ، ولكن هناك بعض الخطوات التي تحتاج إلى تجاوزها ببطء حتى تتمكن في المستقبل القريب من إنشاء نماذجك. يتمثل تدفق النمذجة في تحميل البيانات ، وتحديد نموذج Keras ، وتجميع نموذج Keras ، وتناسب نموذج Keras ، وتقييمه ، وربط كل شيء معًا ، وعمل التنبؤات منه.

ولكن في بعض الأحيان ، قد تجده محيرًا بسبب عدم امتلاكك لأساسيات التعلم العميق. قبل البدء في التعلم العميق الجديد الخاص بك مع مشروع Keras ، تأكد من الاطلاع على هذا الدليل النهائي الذي سيساعدك في مراجعة أساسيات التعلم العميق باستخدام Keras .

في مجال الذكاء الاصطناعي ، أصبح التعلم العميق كلمة طنانة تجد طريقها دائمًا في المحادثات المختلفة. عندما يتعلق الأمر بنقل الذكاء إلى الآلات ، فقد استخدمنا التعلم الآلي (ML) منذ سنوات عديدة.

ولكن ، بالنظر إلى الفترة الحالية ، نظرًا لتفوقها في التنبؤات ، أصبح التعلم العميق باستخدام Keras أكثر شهرة وشهرة مقارنة بتقنيات ML القديمة والتقليدية.

تعلم عميق

يحتوي التعلم الآلي على مجموعة فرعية يتم فيها تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) على كمية كبيرة من البيانات. هذه المجموعة الفرعية ليست سوى تعلم عميق. نظرًا لأن خوارزمية التعلم العميق تتعلم من التجربة ، فإنها تؤدي المهمة بشكل متكرر ؛ في كل مرة تقوم بتعديلها قليلاً بهدف تحسين النتيجة.

يُطلق عليه "التعلم العميق" لأن الشبكات العصبية بها العديد من الطبقات العميقة التي تمكن من التعلم. يمكن أن يحل التعلم العميق أي مشكلة تتطلب التفكير لحل المشكلة.

قراءة: أهم تقنيات التعلم العميق

كيراس

هناك العديد من واجهات برمجة التطبيقات وأطر العمل والمكتبات المتاحة لبدء التعلم العميق. ولكن هذا هو سبب فائدة التعلم العميق باستخدام Keras . Keras هي واجهة برمجة تطبيقات شبكة عصبية عالية المستوى (API) تعمل في الجزء العلوي من TensorFlow - وهي منصة تعلم آلي شاملة ومفتوحة المصدر. ليس Tensorflow فحسب ، بل أيضًا CNTK و Theano و PlaidML وما إلى ذلك.

يساعد في تحويل الذكاء الاصطناعي إلى سلعة والتعلم العميق. الترميز في Keras محمول ، وهذا يعني أنه باستخدام Keras يمكنك تنفيذ شبكة عصبية أثناء استخدام Theano كخلفية ثم تشغيلها لاحقًا على Tensorflow عن طريق تحديد الواجهة الخلفية. علاوة على ذلك ، ليس إلزاميًا بدلاً من ذلك ، وليس هناك حاجة على الإطلاق لتغيير الكود.

إذا كنت تتساءل عن سبب كون التعلم العميق مصطلحًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي أو إذا كان لديك دافع متأخر لبدء التعلم العميق باستخدام Keras ، فإن اتجاهات جوجل المفاجئة هذه توضح كيف أن اهتمام الناس بالتعلم العميق ينمو باطراد في جميع أنحاء العالم خلال السنوات القليلة الماضية.

هناك العديد من المجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، ورؤية الكمبيوتر ، والتعرف على الكلام ، وتصميم الأدوية ، والمعلوماتية الحيوية ، وما إلى ذلك حيث تم تطبيق التعلم العميق بنجاح.

الدخول في التعلم العميق مع Keras

كما تمت مناقشته سابقًا ، في التعلم العميق ، يتم تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية بكمية كبيرة من البيانات. عند التدريب ، يمكن للشبكة الاستفادة بسهولة من التنبؤات بشأن البيانات غير المرئية. فيما يلي بعض المصطلحات المهمة المستخدمة عادةً في تدريب الشبكة العصبية المطلوبة في التعلم العميق باستخدام Keras .

اقرأ أيضًا: 15 فكرة مثيرة للاهتمام لمشروع تعلم الآلة للمبتدئين

الشبكات العصبية

كانت الشبكات العصبية في دماغنا هي التي أدت إلى ظهور فكرة الشبكات العصبية الاصطناعية. عادة ، هناك ثلاث طبقات في الشبكة العصبية. هذه الطبقات الثلاث هي - طبقة الإدخال وطبقة الإخراج والطبقة المخفية. مثال على الشبكة العصبية كما هو موضح في الشكل أدناه.

نظرًا لأن الشبكة العصبية الموضحة أعلاه تتكون فقط من طبقة مخفية واحدة ، يُطلق عليها "شبكة عصبية ضحلة". تتم إضافة المزيد من الطبقات المخفية في مثل هذه البنى لإنشاء بنيات أكثر تعقيدًا.

شبكات عميقة

في الشبكة العميقة ، تمت إضافة طبقات مخفية متعددة. عندما يزداد عدد الطبقات المخفية في الشبكة ، يصبح تدريب هذه البنى معقدًا ليس فقط من حيث الوقت الذي تستغرقه لتدريب الشبكة بشكل كامل ، ولكنه يتطلب أيضًا المزيد من الموارد. فيما يلي شبكة عميقة تتكون من مدخلات وأربع طبقات مخفية ومخرج.

تدريب الشبكة

بمجرد تحديد بنية الشبكة الخاصة بك ، فإنها تحتاج إلى تدريب لأنواع معينة من التنبؤات. في عملية تدريب الشبكة ، يتم العثور على الأوزان المناسبة لكل ارتباط للشبكة.

أثناء استمرار التدريب ، تتدفق البيانات في الاتجاه القياسي ، أي من الإدخال إلى طبقة الإخراج وتمرير العديد من الطبقات المخفية. تسمى هذه الشبكة بشبكة Feed-Forward Network حيث تتدفق البيانات دائمًا في اتجاه واحد من الإدخال إلى طبقة الإخراج. يسمى انتشار البيانات هنا بالانتشار الأمامي.

وظيفة التنشيط

في واحدة وجميع الطبقات ، تحتاج إلى حساب المجموع المرجح للمدخلات وتمريره إلى وظيفة التنشيط. وظيفة التنشيط هذه تجعل الشبكة غير خطية. إنها ببساطة وظيفة رياضية تأخذ المخرجات وتقديرها. قليل من وظائف التنشيط الأكثر شيوعًا هي الزائدية ، السيني ، الظل (تانه) ، سوفت ماكس ، و ReLU.

التكاثر العكسي

في backpropagation ، يكون انتشار الأخطاء في الاتجاه العكسي ، أي من الإخراج إلى طبقة الإدخال. في التعلم الخاضع للإشراف ، يعد backpropagation خوارزمية. بالنسبة لدالة خطأ معينة ، يتم حساب تدرج دالة الخطأ فيما يتعلق بالوزن المعين في كل اتصال.

من خلال الشبكة ، حتى حساب التدرج يستمر في الاتجاه العكسي. يتم حساب التدرج اللوني للطبقة الأخيرة أولاً ويتم حساب تدرج الوزن للطبقة الأولى في النهاية.

في كل طبقة ، عند تحديد التدرج اللوني للطبقة السابقة ، فإنه يعيد استخدام الحسابات الجزئية للتدرج. هذا ليس سوى "نزول متدرج".

تحديد النموذج في التعلم العميق مع Keras

يمكن تقسيم تعريف النموذج في التعلم العميق إلى عدة خصائص:

1. عدد الطبقات.
2. أنواع الطبقات.
3. عدد الخلايا العصبية في كل طبقة.
4. وظيفة التنشيط لكل طبقة.
5. حجم الإدخال وحجم الإخراج.

قراءة: التنظيم في التعلم العميق

الخط السفلي

يعد التعلم العميق باستخدام Keras أمرًا ضروريًا لأن Keras هي وسيلة سهلة الاستخدام ومفتوحة المصدر قوية ومكتبة بيثون مجانية لتقييم وتطوير نماذج التعلم العميق. يلف Keras أيضًا مكتبات الحسابات الرقمية المستخدمة على نطاق واسع مثل TensorFlow و Theano والتي تتيح لك التدريب وكذلك تحديد نماذج الشبكة العصبية مع الحاجة إلى بضعة أسطر من كود البرمجة.

بمجرد تثبيت Python 2 أو 3 وتهيئته ، ستكون جاهزًا للبدء في التعلم العميق الخاص بك باستخدام مشروع Keras . تحتاج فقط إلى إضافة SciPy مثبتًا ومهيئًا ، بما في ذلك NumPy وتثبيت وتهيئة Keras مع TensorFlow أو Theano backend.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول تقنيات التعلم العميق ، والتعلم الآلي ، فراجع IIIT-B & upGrad's دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة و المهام ، وحالة خريجي IIIT-B ، وأكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع كبرى الشركات.