Keras vs. Theano

1. 1. Keras مقابل Theano: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

في عالم التعلم العميق المتنامي بسرعة، تتوفر العديد من أطر العمل التي تساعد المطورين والباحثين على بناء وتدريب نماذج معقدة. من بين هذه الأطر، يبرز كل من Keras و Theano كخيارين شائعين، ولكنهما يختلفان بشكل كبير في فلسفتهما ووظائفهما. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل للمبتدئين حول Keras و Theano، مع استعراض أوجه التشابه والاختلاف بينهما، ومساعدة القارئ على اتخاذ قرار مستنير بشأن أي منهما يناسب احتياجاته. على الرغم من أن هذا المقال موجه للمبتدئين، إلا أنه سيغطي جوانب فنية متقدمة بما يكفي لفهم معمق للموضوع.

1. 1. 1. Theano: الأصل والتطور

Theano، الذي تم تطويره في الأصل بواسطة Frédéric Bastien و Lamblin و Ronan Collobert و Josh Goodman في عام 2007، كان أحد أوائل أطر عمل التعلم العميق في Python. كان Theano بمثابة أساس للعديد من الأطر اللاحقة، بما في ذلك Keras.

• **الخصائص الرئيسية لـ Theano:**

   * **الحساب الرمزي:** هذه هي الميزة الأساسية لـ Theano. يسمح بتعريف العمليات الرياضية بشكل رمزي، ثم يقوم بتجميعها في كود فعال للتنفيذ على وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU).
   * **التفاضل التلقائي:** يوفر Theano القدرة على حساب المشتقات تلقائيًا، وهو أمر ضروري لتدريب الشبكات العصبية.
   * **التحسين:** يهدف Theano إلى تحسين أداء الكود من خلال تجميع العمليات وتنفيذها بكفاءة.
   * **الدعم متعدد المنصات:** يمكن تشغيل Theano على مجموعة متنوعة من المنصات، بما في ذلك Windows و macOS و Linux.

• **لماذا كان Theano مهمًا؟**

   * قدم مفهوم الحساب الرمزي للتعلم العميق، مما سمح بتطوير نماذج أكثر تعقيدًا وكفاءة.
   * ساهم في تطوير العديد من أطر عمل التعلم العميق الأخرى.
   * كان بمثابة منصة بحثية قيمة للباحثين في مجال التعلم العميق.

1. 1. 1. Keras: البساطة وسهولة الاستخدام

تم تطوير Keras بواسطة François Chollet في عام 2015، وهو يركز على توفير واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء وتدريب نماذج التعلم العميق.

• **الخصائص الرئيسية لـ Keras:**

   * **واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى:** يوفر Keras واجهة بسيطة وبديهية تجعل من السهل بناء نماذج التعلم العميق دون الحاجة إلى القلق بشأن التفاصيل المنخفضة المستوى.
   * **التركيز على قابلية الاستخدام:** تم تصميم Keras ليكون سهل التعلم والاستخدام، حتى بالنسبة للمبتدئين.
   * **التوافق مع أطر العمل الخلفية المتعددة:** يمكن لـ Keras العمل مع مجموعة متنوعة من أطر العمل الخلفية، بما في ذلك TensorFlow و Theano و CNTK. (لاحظ أن دعم Theano قد تم إيقافه).
   * **النمذجة السريعة:** يسمح Keras بالنمذجة السريعة من خلال توفير مجموعة واسعة من الطبقات والوظائف المدمجة.

• **لماذا يعتبر Keras شائعًا؟**

   * سهولة الاستخدام تجعله خيارًا ممتازًا للمبتدئين.
   * يتيح التركيز على النمذجة السريعة للمطورين تجربة أفكار جديدة بسرعة.
   * التوافق مع أطر العمل الخلفية المتعددة يوفر المرونة.

1. 1. 1. مقارنة بين Keras و Theano

| الميزة | Theano | Keras | |---|---|---| | **مستوى التجريد** | منخفض | عال | | **سهولة الاستخدام** | معقد | بسيط | | **الحساب الرمزي** | أساسي | يعتمد على الخلفية | | **الدعم** | محدود (تم إيقافه) | نشط | | **المرونة** | عالية | متوسطة | | **التركيز** | البحث والتطوير | الإنتاجية وسهولة الاستخدام | | **الاعتماديات** | أكثر | أقل |

• • شرح تفصيلي للاختلافات:**

• **مستوى التجريد:** Theano هو إطار عمل منخفض المستوى يتطلب من المستخدمين كتابة كود أكثر تفصيلاً للتعامل مع العمليات الرياضية والتحسين. بينما Keras هو إطار عمل عالي المستوى يوفر واجهة مبسطة تخفي العديد من التفاصيل المنخفضة المستوى.
• **سهولة الاستخدام:** نظرًا لمستوى التجريد المنخفض، فإن Theano أكثر صعوبة في التعلم والاستخدام من Keras. Keras مصمم ليكون سهل الاستخدام، حتى بالنسبة للمبتدئين.
• **الحساب الرمزي:** الحساب الرمزي هو جوهر Theano. يسمح بتعريف العمليات الرياضية بشكل رمزي، مما يتيح للـ Theano تجميعها وتحسينها بكفاءة. Keras، من ناحية أخرى، يعتمد على إطار العمل الخلفي للحساب الرمزي.
• **الدعم:** تم إيقاف تطوير Theano رسميًا في عام 2017. بينما Keras لا يزال يحظى بدعم نشط من مجتمع كبير من المطورين.
• **المرونة:** Theano يوفر مرونة أكبر من Keras، مما يسمح للمستخدمين بتخصيص كل جانب من جوانب النموذج. Keras، مع واجهته المحدودة، يوفر مرونة أقل.
• **التركيز:** Theano كان يركز في الأصل على البحث والتطوير، مما سمح للباحثين بتجربة أفكار جديدة. Keras يركز على الإنتاجية وسهولة الاستخدام، مما يجعله خيارًا جيدًا للمطورين الذين يرغبون في بناء نماذج التعلم العميق بسرعة وسهولة.
• **الاعتماديات:** Theano لديه المزيد من الاعتماديات من Keras، مما قد يجعل تثبيته وتكوينه أكثر صعوبة.

1. 1. 1. استخدام Keras مع أطر العمل الخلفية المختلفة

أحد الجوانب الهامة لـ Keras هو قدرته على العمل مع أطر العمل الخلفية المختلفة. هذا يوفر للمستخدمين المرونة لاختيار إطار العمل الذي يناسب احتياجاتهم.

• **TensorFlow:** TensorFlow هو إطار عمل التعلم العميق الأكثر شيوعًا، وهو الآن الخلفية الافتراضية لـ Keras. يوفر TensorFlow أداءً عاليًا وقابلية للتوسع.
• **Theano (تم إيقافه):** في الماضي، كان Theano خيارًا شائعًا كإطار عمل خلفي لـ Keras. ومع ذلك، نظرًا لإيقاف تطوير Theano، لم يعد هذا الخيار متاحًا.
• **CNTK:** CNTK (Cognitive Toolkit) هو إطار عمل التعلم العميق من Microsoft. يوفر CNTK أداءً جيدًا ويدعم مجموعة متنوعة من المهام.

1. 1. 1. أمثلة عملية

• • مثال Keras (بسيط):**

```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense

1. تعريف النموذج

model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=784)) model.add(Dense(10, activation='softmax'))

1. تجميع النموذج

model.compile(loss='categorical_crossentropy',

             optimizer='adam',
             metrics=['accuracy'])

1. تدريب النموذج (يتطلب بيانات)
2. model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

```

• • مثال Theano (أكثر تعقيدًا):**

```python import theano import theano.tensor as T

1. تعريف المتغيرات

x = T.matrix('x') w = T.matrix('w') b = T.vector('b')

1. تعريف العملية الرياضية

y = T.dot(x, w) + b

1. تعريف الدالة

f = theano.function([x, w, b], y)

1. استخدام الدالة (يتطلب بيانات)
2. result = f(x_data, w_data, b_data)

```

كما هو واضح من الأمثلة، يتطلب Keras كودًا أقل بكثير لإنشاء نموذج مماثل مقارنة بـ Theano.

1. 1. 1. تطبيقات في التداول بالعملات المشفرة

يمكن استخدام كل من Keras و Theano (بشكل غير مباشر من خلال TensorFlow) في تطوير استراتيجيات التداول بالعملات المشفرة.

• **التنبؤ بالأسعار:** يمكن استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) و شبكات LSTM للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة بناءً على البيانات التاريخية.
• **تحليل المشاعر:** يمكن استخدام نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل المشاعر حول العملات المشفرة على وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار، واستخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات التداول.
• **اكتشاف أنماط التداول:** يمكن استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف لاكتشاف أنماط التداول في البيانات التاريخية.
• **التداول الخوارزمي:** يمكن دمج نماذج التعلم العميق في أنظمة التداول الخوارزمي لاتخاذ قرارات التداول تلقائيًا.

• • استراتيجيات التداول ذات الصلة:**

• استراتيجية المتوسط المتحرك
• استراتيجية تقاطع المتوسطات المتحركة
• استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)
• استراتيجية مؤشر الماكد (MACD)
• استراتيجية بولينجر باند
• استراتيجية Ichimoku Cloud
• استراتيجية Fibonacci Retracement
• استراتيجية Elliot Wave

• • تحليل فني:** الشموع اليابانية، خطوط الاتجاه، نماذج الرسوم البيانية، مستويات الدعم والمقاومة، مؤشرات التذبذب.

• • تحليل حجم التداول:** حجم التداول، حجم التداول على المدى، مؤشر التراكم والتوزيع، مؤشر التشويش، مؤشر التدفق النقدي.

1. 1. 1. الخلاصة

باختصار، Keras هو إطار عمل عالي المستوى يركز على سهولة الاستخدام والإنتاجية، بينما Theano هو إطار عمل منخفض المستوى يركز على البحث والتطوير. على الرغم من أن Theano كان له دور مهم في تطوير التعلم العميق، إلا أنه لم يعد خيارًا قابلاً للتطبيق بسبب إيقاف تطويره. Keras، مع دعمه النشط وتوافقه مع أطر العمل الخلفية المتعددة، هو الخيار الأفضل للمبتدئين والمطورين الذين يرغبون في بناء نماذج التعلم العميق بسرعة وسهولة. في سياق تداول العملات المشفرة، يوفر Keras (من خلال TensorFlow) الأدوات اللازمة لتطوير استراتيجيات تداول متطورة تعتمد على البيانات. (Category:Deep learning frameworks)

منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها

المنصة	مميزات العقود الآجلة	التسجيل
Binance Futures	رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M	سجّل الآن
Bybit Futures	عقود دائمة عكسية	ابدأ التداول
BingX Futures	التداول بالنسخ	انضم إلى BingX
Bitget Futures	عقود مضمونة بـ USDT	افتح حساب
BitMEX	منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x	BitMEX

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @strategybin للحصول على المزيد من المعلومات. أفضل منصات الربح – اشترك الآن.

شارك في مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @cryptofuturestrading للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!