تقديم التعلم العميق باستخدام Python: Learn Deep Learning in Python [2022]

على مدى السنوات القليلة الماضية ، تم اعتماد تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) على نطاق واسع ولم تعد مجرد "كلمات تقنية طنانة". لقد بدأنا في إدراك الإمكانات الهائلة لهذه التقنيات المتطورة من خلال مجموعة متنوعة من التطبيقات الواقعية مثل روبوتات الدردشة الذكية ، أو توصيات المنتجات الشخصية ، أو السيارات ذاتية القيادة.

بفضل اعتماده المتزايد ، نتحدث أيضًا عن عالم متصل - حيث يمكن أن يحل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي محل البشر في بيئات العمل. كيف أعدت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أجهزة الكمبيوتر للقيام بمهام معقدة مثل "التعلم بالقدوة" - التي تأتي بشكل طبيعي لمعظم البشر؟

هذا هو المكان الذي يلعب فيه التعلم العميق دورًا محوريًا. كيف يعمل التعلم العميق - وكيف يمكنك تصميم نماذج ذكية في التعلم العميق باستخدام لغة برمجة Python ؟ دعونا نناقش كل هذا في الأقسام التالية.

ما هو التعلم العميق؟

باعتباره مجالًا فرعيًا للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، فإن التعلم العميق عبارة عن تقنية تُستخدم لتصميم نماذج بيانات عالية الدقة وتطويرها - باستخدام البيانات المصنفة والشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة. باستخدام التعلم العميق ، يمكن لنموذج البيانات بسهولة تصنيف المهام مباشرة من النص والصوت والصور. على سبيل المثال ، يمكن أن يستخدم التعلم العميق عشرات (أو حتى الآلاف) من التمثيلات الطبقية للبيانات - بينما قد تركز تقنيات ML الأخرى على تمثيل واحد أو اثنين فقط. ومن ثم يشار إليها باسم التعلم الضحل.

كيف تعمل التمثيلات الطبقية في التعلم العميق؟ من خلال النماذج التي يُشار إليها بالشبكات العصبية - التي تتكون من بنية طبقات بيانات حرفية مكدسة فوق بعضها البعض. فيما يلي مثال على كيفية استخدام نموذج التعلم العميق طبقات متعددة لتحديد صورة رقم 4 وتقديم المخرجات النهائية.

مصدر

ما الذي يجعل التعلم العميق مختلفًا وقويًا؟

يستخدم التعلم العميق تقنية تسمى التعلم التمثيلي - والتي تميزها عن تقنيات وخوارزميات تعلم الآلة الأخرى. كيف يعمل تعلم التمثيل؟ بلغة بسيطة ، يسمح لنظام الكمبيوتر الخاص بك بتحليل البيانات الأولية والكشف التلقائي عن التمثيلات - التي يمكن استخدامها لتصنيف الميزات أو اكتشافها. على سبيل المثال ، يمكن استخدام التعلم التمثيلي في المشكلات المعقدة مثل:

• تلوين مقاطع الفيديو أو الصور حسب سياق الخلفية.
• استخدام نموذج شبكة مدرب - مصمم لمشكلة معينة - للتركيز على مشكلة مختلفة تمامًا.
• تحديد كائنات فردية في صورة أو صورة فوتوغرافية وإنشاء وصف نصي لها.

باستخدام هذه التقنية القوية ، نجح التعلم العميق في تشغيل العديد من التطبيقات المعقدة. تريد أن تتعلم التعلم العميق؟ دعونا نرى من أين نبدأ.

كيف تتعلم التعلم العميق؟

كيف تبدأ بالتعلم العميق؟ إذا كنت تمتلك معرفة تقنية حول خوارزميات تعلم الآلة المختلفة إلى جانب فهم الجبر والإحصاءات ، فيمكن أن يساعدك ذلك على تعلم التعلم العميق. ومع ذلك ، فهو غير مطلوب.

تتمثل الطريقة الأسرع والفعالية لتصميم وتطوير نماذج ومشاريع تعلم الآلة في استخدام أدوات التعلم العميق والمكتبات التابعة لجهات خارجية - التي تم تطويرها باستخدام لغة برمجة Python الشائعة.

لماذا تحتاج إلى استخدام التعلم العميق في لغة برمجة بايثون؟ هناك فوائد متعددة لاستخدام بايثون في التعلم العميق ، بما في ذلك ما يلي:

• لغة بسيطة وسهلة التعلم تمكن مطوريها من تطوير نماذج ML موثوقة ومتطورة.
• لغة برمجة كاملة وعامة الأغراض - وهي أكثر تقدمًا من لغات R أو MATLAB.
• يدعم مجموعة من المكتبات والأطر المصممة للتعلم الآلي مثل TensorFlow و Theano و Keras و Scikit.
• استخدام بنية برمجة بسيطة تعزز التطوير الأسرع والاختبار السريع لخوارزميات تعلم الآلة.
• باعتبارها لغة برمجة مفتوحة المصدر ، تمتلك Python مجتمعًا متزايدًا من المطورين والمستخدمين ، جنبًا إلى جنب مع الموارد عبر الإنترنت ووثائق المستخدم.
• موصى به للعديد من حالات الاستخدام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك تحليل البيانات وتصور البيانات ورؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية.

باختصار ، باستخدام التعلم العميق مع Python ، يمكنك التعلم سريعًا لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي التي يمكن استخدامها للنمذجة التنبؤية.

فهم التعلم العميق في بايثون

بصفتك مطورًا ، يمكنك استخدام معرفتك في Python لمشاريع التعلم العميق - بمساعدة مكتبة Keras الخاصة بها. يمكنك استخدام Keras لإنشاء ونشر شبكة عصبية في وقت سريع.

ما هي مكتبة Keras ، وما مدى فائدتها للتعلم العميق؟ تعد Keras ، المكتوبة بلغة Python ، من بين المكتبات الرائدة وواجهات برمجة التطبيقات للشبكات العصبية المستخدمة في التعلم العميق. بصرف النظر عن واجهته سهلة الاستخدام ، تقدم Keras العديد من المزايا ، بما في ذلك:

• من السهل تعلم وبناء نماذج ML فعالة.
• يدعم العديد من نماذج ML المستقلة ، بما في ذلك الشبكات العصبية والوظائف المتعلقة بالتكلفة والتهيئة والتنظيم - التي يمكن دمجها أو إعادة استخدامها لإنشاء نماذج جديدة.
• أسهل لإضافة وحدات وفئات ووظائف جديدة.
• مدعوم على مجموعة من أنظمة نشر الإنتاج
• تكامل سلس مع المحركات الخلفية بما في ذلك TensorFlow و Theano و PlaidML
• مدمج باعتباره واجهة برمجة تطبيقات Keras عالية المستوى في TensorFlow الإصدار 2.0
• بدعم من عمالقة التكنولوجيا مثل Microsoft و Amazon و Apple.

على الرغم من أن Keras تدعم العديد من المحركات الخلفية ، إلا أن دعمها الأساسي أو الافتراضي هو TensorFlow ؛ في الواقع ، يتم حزم Keras API كـ tf.keras API في TensorFlow. ومع ذلك ، يتيح لك Keras تغيير محرك النهاية بسهولة - إلى Theano أو CNTK - ببساطة عن طريق تحرير ملف /.keras/keras.json في مجلد التثبيت الخاص بك.

كيفية إنشاء تعلم عميق في مشروع Python باستخدام Keras؟

إليك مدى سهولة إنشاء شبكة عصبية في التعلم العميق باستخدام Python و Keras:

1. قم بتحميل مجموعة البيانات الخاصة بك

في الخطوة الأولى ، تحتاج إلى تحديد الفئات والوظائف لتحميل مجموعة البيانات. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام مكتبة NumPy لتحميل البيانات وفئات Keras لتحديد النموذج.

2. تحديد نموذج الشبكة العصبية Keras

الخطوة التالية هي تحديد نموذج تسلسلي لشبكتك العصبية ثم إضافة طبقات متعددة إليه. لهذا ، حدد طبقة الإدخال الأولى باستخدام وسيطة input_dim - متبوعةً بطبقات متصلة إضافية مع فئة Dense.

3. تجميع نموذج Keras المحدد

بعد ذلك ، يمكنك تجميع نموذج الشبكة العصبية باستخدام محرك خلفي مثل TensorFlow أو Theano. أثناء عملية التجميع ، حدد بعض الخصائص الإضافية مثل وظيفة الخسارة والمحسن لتدريب نموذج الشبكة العصبية.

4. قم بتنفيذ نموذج Keras باستخدام البيانات

تتضمن هذه الخطوة تنفيذ نموذج الشبكة العصبية باستخدام بياناتنا المحملة. يمكن القيام بذلك باستخدام طريقة fit () على النموذج.

5. تقييم النموذج

تتمثل الخطوة الأخيرة في تقييم النموذج وتدريبه على مجموعة البيانات الكاملة - جنبًا إلى جنب مع أداء الشبكة. يمكنك القيام بذلك باستخدام وظيفة التقييم () الموجودة في النموذج.

اقرأ أيضًا: Pandas Vs Numpy: الفرق بين Pandas و Numpy

خاتمة

مع التبني المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مختلف التطبيقات والصناعات ، هناك نقص حاد في المهنيين المهرة والمؤهلين الذين يمكنهم تخصيص وتنفيذ مشاريع التعلم العميق باستخدام برمجة بايثون .

هل أنت مهتم بممارسة مهنة في المستقبل؟ تقدم upGrad مجموعة متنوعة من الدورات التدريبية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتي يمكنها تحسين آفاق حياتك المهنية بشكل عام. تحقق من جميع دورات الدبلومات والشهادات لدينا في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، واختر أفضل ما يناسبك.

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.