التعلم العميق (Deep Learning) باستخدام Keras: مقدمة للمبتدئين

مقدمة

التعلم العميق (Deep Learning) هو أحد مجالات تعلم الآلة (Machine Learning) الذي يعتمد على الشبكات العصبية العميقة لاكتشاف الأنماط واستخراج الميزات من البيانات. Keras هي مكتبة مفتوحة المصدر مبنية على TensorFlow، وتُستخدم لتبسيط بناء وتدريب الشبكات العصبية. توفر Keras واجهة برمجية سهلة الاستخدام تجعلها خيارًا ممتازًا للمبتدئين والمحترفين على حد سواء. في هذا الدليل، سنتعرف على كيفية البدء في التعلم العميق باستخدام Keras، بدءًا من إعداد البيئة وصولاً إلى بناء نموذج بسيط للتعلم العميق.

الجزء الأول: ما هو التعلم العميق ولماذا نستخدم Keras؟

التعلم العميق هو نوع من أنواع تعلم الآلة الذي يستخدم الشبكات العصبية المتعددة الطبقات لمعالجة البيانات واستخراج الأنماط منها. يُستخدم في العديد من التطبيقات مثل التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، الترجمة الآلية، والتنبؤات المالية. Keras، كونها مكتبة مبنية على TensorFlow، توفر الأدوات اللازمة لتصميم وبناء الشبكات العصبية بسهولة.

لماذا نستخدم Keras؟

• واجهة مستخدم سهلة: توفر Keras واجهة برمجية بسيطة وسهلة الاستخدام تُمكن من بناء النماذج بسرعة.
• تكامل مع TensorFlow: تعمل Keras بشكل مدمج مع TensorFlow، مما يتيح الاستفادة من الإمكانيات المتقدمة لـ TensorFlow.
• مجتمع دعم كبير: تتمتع Keras بمجتمع كبير من المطورين والباحثين، مما يوفر العديد من الموارد والدعم الفني.
• مرونة عالية: تتيح Keras بناء نماذج شبكات عصبية معقدة أو بسيطة وفقًا لمتطلبات المشروع.

الجزء الثاني: إعداد البيئة للعمل مع Keras

قبل البدء في استخدام Keras لتطوير نماذج التعلم العميق، يجب إعداد البيئة المناسبة على جهازك. يُفضل استخدام Jupyter Notebook أو Google Colab لتجربة الأكواد ورؤية النتائج بشكل تفاعلي.

خطوات إعداد Keras

• قم بتنزيل وتثبيت Anaconda، التي تتضمن Jupyter Notebook.
• افتح سطر الأوامر واستخدم الأمر التالي لتثبيت TensorFlow، الذي يحتوي على Keras:
  

  pip install tensorflow

• قم بفتح Jupyter Notebook بكتابة jupyter notebook في سطر الأوامر.

الجزء الثالث: بناء نموذج تعلم عميق بسيط باستخدام Keras

لنبني شبكة عصبية بسيطة باستخدام Keras، سنستخدم مجموعة بيانات MNIST الشهيرة التي تحتوي على صور بالأبيض والأسود للأرقام من 0 إلى 9. سنقوم بإنشاء نموذج للتعرف على هذه الأرقام المكتوبة بخط اليد.

مثال على بناء نموذج باستخدام Keras

في هذا المثال، سنقوم بتحميل مجموعة بيانات MNIST، ثم نقوم ببناء وتدريب نموذج بسيط للتعلم العميق باستخدام Keras.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# تحميل مجموعة بيانات MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# تطبيع البيانات
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# بناء النموذج
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),  # تحويل الصور إلى مصفوفة 1D
    Dense(128, activation='relu'),  # طبقة مخفية
    Dense(10, activation='softmax') # طبقة الإخراج
])

# تجميع النموذج
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# تدريب النموذج
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# تقييم النموذج
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"دقة النموذج على بيانات الاختبار: {test_acc:.2f}")

في هذا المثال، قمنا بتحميل مجموعة بيانات MNIST، وقمنا بتطبيع البيانات لتكون في النطاق [0, 1]. ثم أنشأنا نموذجًا بسيطًا باستخدام Keras، وقمنا بتجميعه باستخدام optimizer adam ودالة خسارة sparse_categorical_crossentropy. بعد ذلك، قمنا بتدريب النموذج لمدة 5 عصور (epochs) وأخيرًا قمنا بتقييم النموذج على مجموعة بيانات الاختبار.

الجزء الرابع: تحسين الشبكة العصبية وتوسيعها

لتحسين أداء الشبكة العصبية، يمكننا تجربة إضافة المزيد من الطبقات المخفية أو تغيير عدد الوحدات العصبية (neurons) في كل طبقة. كما يمكننا تجربة خوارزميات تحسين (optimizers) مختلفة أو زيادة عدد العصور (epochs) لتحسين دقة النموذج.

إضافة طبقات مخفية لتحسين النموذج

# بناء نموذج محسّن مع طبقات مخفية إضافية
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(64, activation='relu'),  # طبقة مخفية إضافية
    Dense(10, activation='softmax')
])

# تجميع وتدريب النموذج كما سبق
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"دقة النموذج المحسّن على بيانات الاختبار: {test_acc:.2f}")

الجزء الخامس: أفضل الممارسات لتطوير نماذج التعلم العميق باستخدام Keras

لتحقيق أفضل النتائج عند بناء الشبكات العصبية باستخدام Keras، يُنصح باتباع بعض أفضل الممارسات:

• استخدام طبقات مُنظِّمة: لتجنب الإفراط في التعلّم، استخدم طبقات تنظيم مثل Dropout لتقليل عدد الوحدات النشطة.
• تجربة خوارزميات تحسين مختلفة: جرب استخدام optimizers مثل SGD، RMSprop، وAdam لمعرفة أيها يوفر أفضل أداء.
• ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameters): جرب ضبط معلمات النموذج مثل عدد الوحدات العصبية، معدل التعلم (learning rate)، وعدد العصور لتحقيق أفضل دقة.
• مراقبة الأداء باستخدام TensorBoard: استخدم TensorBoard لتصور أداء النموذج أثناء التدريب وتحليل خسارة النموذج ودقته.

الخاتمة

يُعد التعلم العميق باستخدام Keras مهارة أساسية لمطوري التعلم الآلي. من خلال تعلم الأساسيات وفهم كيفية إعداد البيئة وبناء النماذج البسيطة، يمكنك البدء في تطوير نماذج التعلم العميق الخاصة بك وتحسينها لتحقيق أفضل أداء. استمر في ممارسة مهاراتك وتجربة مكتبات ونماذج جديدة لتطوير خبرتك في هذا المجال المتقدم.