PyTorch أقوي أدوات بناء نموذج التعلم العميق

PyTorch أقوي أدوات بناء نموذج التعلم العميق لأنها مكتبة برمجية مفتوحة المصدر قوية ومرنة للتعلم العميق، تم تطويرها بواسطة فريق بحث الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا (فيسبوك سابقا).

كما أنها تعتبر واحدة من أكثر المكتبات شعبية في مجال التعلم العميق، وهذا بسبب سهولة استخدامها وقدرتها على بناء نماذج معقدة سواء كنت مبتدئا أو خبيرا، فإنها تعطي لك الأدوات اللازمة لبدء رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي.

مميزات أداة PyTorch :

البساطة والمرونة :

متميزة بواجهة برمجة تطبيقات (API) لأنها سهلة الاستخدام وبديهية لكي تبني النماذج بسهولة دون الحاجة إلى كتابة الكثير من الكود.

بسبب أنها مبنية على لغة بايثون فإنها تستفيد من قوة ومرونة هذه اللغة ليتم دمجها مع أدوات وبرامج بايثون الأخرى يوجد الحرية الكاملة لبناء نماذج التعلم الخاصة بك، وتعديلها حسب احتياجاتك.

تستطيع دمج PyTorch بسهولة مع أدوات وأطر عمل مثل NumPy ، ويوسع من قدراتها وتستخدم في نطاق واسع من الأبحاث الأكاديمية.

الحسابات على وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) :

وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) قادرة علي اجراء العمليات الحسابية البسيطة بشكل متساوي وهي سمة أساسية في التعلم العميق لأنها تطلب إجراء ملايين بل مليارات العمليات الحسابية على كميات هائلة من البيانات.

تعمل هذه الأداة على تحويل البيانات إلى أوتار وهي عبارة عن مصفوفات متعددة الأبعاد، ثم تقوم بنقل هذه الأوتار إلى GPU للقيام بالعمليات الحسابية عليها.

تستخدم تقنية التلقائية التفاضلية (Automatic Differentiation) لحساب المشتقات اللازمة لتدريب الشبكات العصبية، وتقوم GPUs بتسريع هذه العمليات بشكل كبير وتقلل من الوقت اللازم للحصول على نتائج دقيقة.

عند استخدام GPUs تأكد من أن لديك بيئة عمل مناسبة مع تثبيت PyTorch وCUDA (سائق NVIDIA) ثم اختر بطاقة ذات ذاكرة كبيرة وقوة حسابية عالية.

تكاملها مع لغه بايثون :

بايثون لغة برمجة معروفة ببساطتها وقراءتها، وبالتالي فإنها سهله في التعلم والاستخدام حتى للمبتدئين وتوفر كتابة كود مرن وقابل للتخصيص .

يمكن الاستفادة من مجموعة واسعة من المكتبات العلمية والحسابية المتوفرة في بايثون، مثل NumPy وSciPy وMatplotlib، لمعالجة البيانات وتحليل النتائج.

استخدام مكتبات NumPy وPandas لتحميل البيانات وتنظيفها وتحويلها إلى الأوتار (tensors) التي تتطلبها PyTorch ووجود مكتبات Matplotlib وSeaborn لتصور النتائج.

أهمية المجتمع النشط :

أهم أركان قوة هذه المكتبة يجمع الباحثين والمهندسين من مختلف أنحاء العالم، عشاق التعلم العميق والذين يعملون على تطوير وتوسيع نطاق الأداة.

يوفر بيئة داعمة حيث يمكن لأي شخص طرح أسئلته واستفساراته حول والحصول على إجابات مفصلة من خبراء في المجال مع تبادل الخبرات والمعارف الجديدة.

يقوم أعضاء هذا المجتمع بإلابلاغ عن الأخطاء واقتراح تحسينات كما يعتبر GitHub موطن للمشاريع مفتوحة المصدر مع تواجد الدروس والتدريبات المجانية للتعلم.

طريقة عمل أداة PyTorch :

الأوتار هي اللبنة الأساسية في عباره عن مصفوفات متعددة الأبعاد تخزن البيانات التي سيعالجها النموذج المعقد مع تبني الشبكات العصبية الاصطناعية، عبارة عن نماذج رياضية مستوحاة من الدماغ البشري.

استيراد المكتبة الأساسية لـPyTorch والوحدات اللازمة للبناء وتحضير البيانات وتنظيفها وتحويلها إلى أوتار وتحديد دالة الخسارة التي تقيس فرق النتائج.

اختيار معدل التعلم الذي يحدد مدى سرعة تحديث المعاملات في الشبكة العصبية وتحديث المعاملات لتقليل الخسارة ثم تقييم أداء النموذج على مجموعة بيانات اختبار.

الفئات المستخدمة في PyTorch :

تعتمد على فئتين لإنشاء وتدريب نماذج التعلم العميق أولها الفئة nn.Module لأنها الأساس لبناء النموذج سواء كان بسيطًا أو معقد.

يتم تعريف الطبقات المختلفة التي تشكل الشبكة العصبية، مثل الطبقات الخطية وطبقات التنشيط وغيرها وتحديد كيفية اتصال هذه الطبقات ببعضها .

والفئة الأخري هي optim حيث تكون مهمة في تحديد الخوارزمية التي ستستخدم لتحديث المعاملات في الشبكة العصبية خلال عملية التدريب.

الخوارزميات المتاحة مثل SGD (Stochastic Gradient Descent) وهي الخوارزمية الأكثر شيوعًا و أيضا Adam تكون تكيفية تحظى بشعبية نماذج كبيرة.

استخدامات PyTorch :

1- تستخدم في أمور الرؤية الحاسوبية وهي تحديد المحتوى العام لصورة (مثل: قطة، سيارة، شخص).

2- لها دور في اكتشاف مواقع الأجسام المختلفة (مثل: اكتشاف الوجوه، اكتشاف الأورام) وانقسام الصورة عن الخلفية.

3- معالجة اللغة الطبيعية وترجمة النصوص من لغة إلى أخرى وتحديد المشاعر الإيجابية أو السلبية في النص.

4- ويستطيع إنشاء نصوص طبيعية مثل الكود تحليل النصوص العربية أو التعرف على الكلام .

5- يكمن بداخله التعليم المعزز وهو تدريب العوامل على لعب ألعاب الفيديو مثل أتاري واتخاذ قرارات الاستثمار.

6- توليد صور واقعيه لأشخاص، حيوانات، أو مناظر طبيعية .

7- يحلل الصور الطبية (مثل الأشعة السينية، الرنين المغناطيسي) لاكتشاف أدوية جديدة لعلاج الأمراض.

8- اكتشاف أنماط الاحتيال في المعاملات المالية والتنبؤ بأسعار الأسهم في المستقبل ومجموعة متنوعة من المهام.

للوصول الي الأداة مباشر هنا

أقرأ أيضا – TensorFlow هي أداة أساسية لكل عالم بيانات