بناء Neural Networks من الصفر باستخدام TensorFlow: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

Neural Networks (الشبكات العصبية) هي إحدى الركائز الأساسية في مجال التعلم العميق (Deep Learning)، والتي تُستخدم لتطوير نماذج تتعلم من البيانات وتستخلص الأنماط المعقدة. TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر تُطوّرها Google لتسهيل بناء وتدريب الشبكات العصبية. في هذا الدليل، سنستعرض كيفية بناء Neural Networks من الصفر باستخدام TensorFlow، بدءًا من إعداد البيئة وصولاً إلى تطوير نموذج بسيط للتعلم العميق.

الجزء الأول: ما هي Neural Networks ولماذا نستخدم TensorFlow؟

Neural Networks هي نماذج مستوحاة من طريقة عمل الدماغ البشري، تتكون من وحدات صغيرة تُعرف بـ “الخلايا العصبية” (Neurons) مرتبة في طبقات (Layers). كل خلية عصبية تأخذ مدخلات، تُطبق عليها عملية رياضية، وتُرسل الناتج إلى الخلايا العصبية في الطبقة التالية. تُستخدم Neural Networks لحل مشكلات معقدة مثل التعرف على الصور، الترجمة الآلية، وتحليل النصوص.

لماذا نستخدم TensorFlow؟

• سهلة الاستخدام وقوية: توفر TensorFlow واجهة برمجية سهلة الاستخدام لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق.
• دعم مجتمعي واسع: تتمتع TensorFlow بمجتمع نشط من المطورين والباحثين مما يوفر الكثير من الموارد والدعم.
• تكامل مع أدوات أخرى: تتكامل TensorFlow بسهولة مع مكتبات وأدوات أخرى مثل Keras، TensorBoard، وTensorFlow Serving.
• قابلة للتوسع: توفر TensorFlow القدرة على التدريب على نطاق واسع باستخدام الحوسبة الموزعة.

الجزء الثاني: إعداد البيئة للعمل مع TensorFlow

للبدء في بناء Neural Networks باستخدام TensorFlow، يجب إعداد البيئة المناسبة على جهازك. يُفضل استخدام بيئة تطوير متكاملة مثل Jupyter Notebook أو Google Colab لتسهيل تجربة الأكواد ومراجعة النتائج بشكل تفاعلي.

خطوات إعداد TensorFlow

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

  pip install tensorflow

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

الجزء الثالث: بناء Neural Network بسيط باستخدام TensorFlow

لنبني شبكة عصبية بسيطة باستخدام TensorFlow، سنستخدم مكتبة Keras التي تأتي مدمجة مع TensorFlow. سنقوم بإنشاء نموذج يتكون من طبقة إدخال، طبقة مخفية (Hidden Layer)، وطبقة إخراج.

مثال على بناء Neural Network

في هذا المثال، سنقوم باستخدام مجموعة بيانات MNIST المشهورة، والتي تحتوي على صور ليدوية للأرقام من 0 إلى 9. سنبني نموذجًا بسيطًا للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد.

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 Neural Networks باستخدام TensorFlow

لتحقيق أفضل النتائج عند بناء الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow، 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 بناء Neural Networks من الصفر باستخدام TensorFlow مهارة أساسية لمطوري التعلم العميق. 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.