بناء الشبكات العصبية بطريقه احترافية من خلال Keras

بناء الشبكات العصبية بطريقه احترافية من خلال Keras وتعتبر المكتبات البرمجية من الركائز الأساسية في عالم البرمجة والتطوير لأنها تمنحك مجموعة من الأدوات والوظائف الجاهزة.

كما أن هذه المكتبات يمكن للمبرمجين استخدامها لبناء تطبيقاتهم تعمل علي زيادة الإنتاجية وتوفير الوقت بدلا من كتابة الكود من الصفر وإعادة استخدامها في مشاريع متعددة.

تحسين جودة الكود المكتوب مسبقا لأن في الغالب تكون المكتبات مكتوبة بواسطة خبراء، مما يضمن جودة الكود وكفاءته وتخضع لاختبارات واسعة للتأكد من خلوها من الأخطاء.

كيراس (Keras) واجهة الشبكات العصبية :

مكتبة برمجية مفتوحة المصدر وتعتبر واجهة عالية المستوى لبناء وتدريب الشبكات العصبية ويستخدمها الباحثين على نطاق واسع لإنشاء نماذج التعلم.

أسباب اختيار Keras كيراس :

سرعه التطوير :

تستفيد كيراس من القوة الحسابية لـTensorFlow، وتكون مناسبه للمشاريع الكبيرة لأنها تحتوي علي عدد من المتطورين لتوفير الموارد والدعم الفني.

بناء نماذج معقدة ببضع سطور الكود في وقت قليل وجهد بسيط ويتم دمجها مع أدوات أخرى مثل TensorBoard لسهوله التحليل.

المميزات التي تساهم في سرعة التطوير وجود SequentialAPI لأنها تسمح ببناء النماذج بطريقة تسلسلية وتوفر مرونة لبناء نماذج معقدة.

أيضا Callbacks مهمة في تنفيذ عمليات مخصصة أثناء التدريب والتقييم ثم Pre-trainedmodels لديها نماذح مدربة يمكن استخدامها كنقطة بداية.

التكامل مع TensorFlow :

كيراس تعمل كواجهة أمامية لـTensorFlow وهذا الأمر يسمح للمطورين بناء نماذج معقدة بفعالية دون الحاجة إلى الغوص في التفاصيل التقنية.

بسبب أنها تكون سهلة الاستخدام، فإنها تستفيد من جميع قدرات TensorFlow الأساسية، بما في ذلك الحوسبة عالية الأداء في التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة وتدريب أجهزة متعددة وأيضا وحدات معالجة التنسور (TPUs).

تتميز بنوع خاص من المرونة التي تسمح لك بتخصيص نماذجك وتدريبها بدقة وتم تصميم كيراس للعمل بشكل سلس مع TensorFlow حتي يمكنك بسهولة الانتقال بينهما حسب الحاجة.

تكامل Keras مع TensorFlow يحقق نتائج في مجال التعلم الآلي خاصه مع الحسابية المتقدمة عند التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقدة.

دعمها للشبكات التلافيفية (CNN) :

يكون من السهل بناء وتجربة نماذج CNN المختلفة كما يوجد طبقات الجاهزة للعمل مع الصور، مثل طبقات التلافيف (Convolutional Layers).

وطبقات التجميع (Pooling Layers) تلعب دور مهم في تقليل حجم المخرجات وتحديد السمات الأكثر أهمية في بيانات مكتبة كيراس.

طبقات التفلات (Dropout Layers) تقنيات التنظيم المنتظم تعمل على تقليل خطر الإفراط من التعطيل العشوائي لبعض العصبونات خلال عملية التدريب.

تدعم العمليات التي تستخدم في بناء CNNs، مثل التعبئة، والخطوات (Strides)، وأنواع التفعيل المختلفة بفضل مرونة واجهة البرمجة الخاصة بها.

تستطيع تصنيف الصور وهي التعرف على أنواع الحيوانات وتحديد موقع وأبعاد الأجسام في الفيديوهات وتنشئ صور على مجموعة بيانات تدريب.

نصائح لتحسين أداء نماذج التعلم العميق :

لابد من تحسين بنية النموذج واختيار بنية مناسبة من خلال التأكد أن بنية الشبكة العصبية تناسب المشكلة التي تحاول حلها.

ضبط عدد مختلف من الطبقات للعثور على أفضل تكوين مثل التلافيفية، المتكررة، الكثيفة ولابد أيضا من التجربة بالنشاطات عن طريق وظائف التنشيط مثل ReLU، Tanh، Sigmoid.

التنظيم المنتظم مثل Dropout وL1/L2 regularization لتجنب الإفراط في التجهيز ثم تسريع عملية التدريب بشكل كبير من خلال المعالجة الرسوميات.

القيام بعملية تحسين عملية التدريب بتعديل معدل التعلم بشكل تدريجي باستخدام تقنيات التعلم بمعدلات تعلم متعددة أو التعلم بمعدلات متناقصة.

واختيار مؤقت التجميع المناسب مع أحجام دفعات نماذج مختلفة وأعداد من العصور للتدريب وتجربة محسنات مختلفة مثل Adam، RMSprop، SGD.

إذا كانت البيانات غير متوازنة، يمكن تطبيق تقنيات توازن البيانات مثل oversampling أو undersampling أما إذا كانت قليلة، تستطيع زيادة حجمها باستخدام augmentation.

تحسين الأداء يأتي مع عملية التوزيع وهي تدريب النموذج على عدة أجهزة لتحقيق تسريع كبير في بعض الحالات وتقليل حجم النموذج بالضغط للحصول على وقت استجابة أسرع.

نقل المعرفة من نموذج مدرب إلى نموذج آخر واستخدم أدوات مثل TensorBoard لتتبع تقدم التدريب وتحليل النتائج ولا تخف من تجربة أشياء جديدة والعثور على مايناسب مشكلتك.

لا توجد إجابة واحدة صحيحة وأفضل طريقة لتحسين الأداء تعتمد على المشكلة والبيانات التي تعمل عليها وهذا المجال يتطور بسرعة، لذلك من المهم مواكبة أحدث التطورات.

للوصول الي كيراس مباشر هنا

أقرأ أيضا – TensorFlow هي أداة أساسية لكل عالم بيانات