عرض مصدر Knowledge Distillation

## تقطير المعرفة: دليل شامل للمبتدئين

'''تقطير المعرفة''' (Knowledge Distillation) هو أسلوب في [[التعلم الآلي]] يهدف إلى ضغط النماذج الكبيرة والمعقدة (تسمى "النماذج المعلمة" أو "النماذج الأم") إلى نماذج أصغر وأكثر كفاءة (تسمى "النماذج الطالبة") مع الحفاظ على أداء جيد قدر الإمكان. هذه التقنية ذات أهمية متزايدة في عالم [[الذكاء الاصطناعي]]، خاصةً في التطبيقات التي تتطلب موارد حسابية محدودة، مثل الأجهزة المحمولة أو الأنظمة المدمجة. في سياق [[تداول العملات المشفرة]]، يمكن استخدام تقطير المعرفة لتحسين كفاءة نماذج التنبؤ بالأسعار أو نماذج إدارة المخاطر.

=== لماذا نستخدم تقطير المعرفة؟ ===

هناك عدة أسباب تدفعنا إلى استخدام تقطير المعرفة:

*   '''تقليل حجم النموذج:''' النماذج الكبيرة، مثل [[الشبكات العصبية العميقة]] (DNNs)، تتطلب مساحة تخزين كبيرة وقوة حسابية عالية. تقطير المعرفة يسمح لنا بإنشاء نماذج أصغر بكثير دون التضحية بالدقة بشكل كبير.
*   '''تسريع الاستدلال:''' النماذج الأصغر تستغرق وقتًا أقل لإجراء التنبؤات (الاستدلال)، مما يجعلها مثالية للتطبيقات في الوقت الفعلي مثل [[التداول الخوارزمي]] في سوق [[العملات المشفرة]].
*   '''تحسين التعميم:''' في بعض الحالات، يمكن للنماذج الطالبة أن تتفوق على النماذج المعلمة في التعميم، أي قدرتها على الأداء الجيد على البيانات الجديدة التي لم ترها أثناء التدريب.
*   '''الاستفادة من المعرفة الضمنية:''' النماذج المعلمة غالبًا ما تتعلم معلومات مفيدة لا تظهر بشكل صريح في بيانات التدريب. تقطير المعرفة يسمح لنا بنقل هذه "المعرفة الضمنية" إلى النموذج الطالب.

=== كيف يعمل تقطير المعرفة؟ ===

العملية الأساسية لتقطير المعرفة تتضمن الخطوات التالية:

1.  '''تدريب النموذج المعلم:''' أولاً، نقوم بتدريب نموذج كبير ومعقد (النموذج المعلم) على مجموعة بيانات كبيرة. هذا النموذج يجب أن يحقق دقة عالية قدر الإمكان.
2.  '''إنتاج "الاحتمالات اللينة" (Soft Probabilities):''' بدلاً من استخدام المخرجات الصلبة للنموذج المعلم (مثل تصنيف الصورة إلى فئة واحدة)، نستخدم "الاحتمالات اللينة". الاحتمالات اللينة هي توزيع احتمالي على جميع الفئات الممكنة، وتعكس مدى ثقة النموذج في كل فئة. يتم الحصول عليها عن طريق تطبيق دالة [[Softmax]] مع "درجة الحرارة" (Temperature) T.
    *   '''درجة الحرارة (T):''' هي معلمة تتحكم في "نعومة" توزيع الاحتمالات. قيمة T الأعلى تجعل التوزيع أكثر نعومة، مما يعني أن الفئات الأقل احتمالية ستحصل على احتمالات أعلى. هذا يسمح للنموذج الطالب بالتعلم من العلاقات بين الفئات المختلفة.
3.  '''تدريب النموذج الطالب:''' نقوم بتدريب نموذج أصغر (النموذج الطالب) باستخدام مخرجات النموذج المعلم (الاحتمالات اللينة) كـ "هدف" للتدريب. بالإضافة إلى ذلك، يمكننا أيضًا استخدام البيانات الأصلية وتسمياتها (labels) كهدف إضافي.
4.  '''وظيفة الخسارة:''' عادةً ما تستخدم وظيفة خسارة مركبة تجمع بين خسارة "الاحتمالات اللينة" وخسارة التسميات الأصلية. هذا يضمن أن النموذج الطالب يتعلم من كل من المعرفة المستخرجة من النموذج المعلم والبيانات الأصلية.

=== الصيغة الرياضية لتقطير المعرفة ===

لنلقي نظرة على الصيغة الرياضية لعملية تقطير المعرفة:

*   '''Softmax مع درجة الحرارة:'''

    <math>q_i = \frac{e^{z_i/T}}{\sum_{j=1}^{K} e^{z_j/T}}</math>

    حيث:

    *   <math>q_i</math> هو الاحتمال للفئة i.
    *   <math>z_i</math> هو الناتج (logit) للفئة i من النموذج المعلم.
    *   <math>T</math> هي درجة الحرارة.
    *   <math>K</math> هو عدد الفئات.

*   '''وظيفة الخسارة:'''

    <math>L = \alpha L_{CE}(y, p) + (1 - \alpha) L_{KL}(q, p)</math>

    حيث:

    *   <math>L</math> هي وظيفة الخسارة الكلية.
    *   <math>\alpha</math> هو معامل يحدد وزن الخسارة بين التسميات الأصلية والاحتمالات اللينة.
    *   <math>L_{CE}</math> هي خسارة [[الإنتروبيا التقاطعية]] (Cross-Entropy) بين التسميات الأصلية (y) والاحتمالات التي ينتجها النموذج الطالب (p).
    *   <math>L_{KL}</math> هي خسارة [[تباعد كولباك-ليبلر]] (Kullback-Leibler divergence) بين الاحتمالات اللينة للنموذج المعلم (q) والاحتمالات التي ينتجها النموذج الطالب (p).

=== تطبيقات تقطير المعرفة في تداول العملات المشفرة ===

تقطير المعرفة يمكن أن يكون مفيدًا في مجموعة متنوعة من التطبيقات في مجال تداول العملات المشفرة:

*   '''التنبؤ بأسعار العملات المشفرة:''' يمكن تدريب نموذج معلم كبير ومعقد على بيانات تاريخية لأسعار العملات المشفرة، ثم استخدام تقطير المعرفة لإنشاء نموذج طالب أصغر وأسرع يمكن استخدامه في [[التداول عالي التردد]] (High-Frequency Trading).
*   '''اكتشاف أنماط التداول:''' يمكن استخدام تقطير المعرفة لضغط نماذج اكتشاف أنماط التداول المعقدة، مما يسمح بتنفيذها على أجهزة محدودة الموارد.
*   '''إدارة المخاطر:''' يمكن استخدام تقطير المعرفة لإنشاء نماذج إدارة مخاطر فعالة يمكنها تقييم المخاطر المرتبطة بمختلف استراتيجيات التداول.
*   '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):'''  يمكن تطبيق تقطير المعرفة لتحسين كفاءة نماذج تحليل المشاعر المستخدمة لتحليل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي للتأثير على أسعار العملات المشفرة.
*   '''التنبؤ بتقلبات السوق:'''  نماذج التنبؤ بتقلبات السوق يمكن أن تكون كبيرة جدًا، و تقطير المعرفة يمكن أن يساعد في جعلها عملية للتداول في الوقت الفعلي.

=== استراتيجيات متقدمة في تقطير المعرفة ===

*   '''Distillation with Attention:'''  استخدام آليات [[الانتباه]] (Attention) في النموذج الطالب لتركيز التعلم على الأجزاء الأكثر أهمية من مخرجات النموذج المعلم.
*   '''Multi-Teacher Distillation:''' استخدام عدة نماذج معلمة مختلفة لتدريب النموذج الطالب، مما يوفر له منظورًا أوسع للمعرفة.
*   '''Self-Distillation:'''  تدريب نموذج واحد ليكون بمثابة النموذج المعلم والنموذج الطالب في نفس الوقت.
*   '''Adversarial Distillation:'''  استخدام تقنيات [[الشبكات التوليدية المتخاصمة]] (GANs) لتحسين عملية تقطير المعرفة.

=== تحديات تقطير المعرفة ===

*   '''اختيار النموذج المعلم المناسب:''' اختيار نموذج معلم جيد هو أمر بالغ الأهمية. يجب أن يكون النموذج المعلم دقيقًا وقويًا.
*   '''ضبط درجة الحرارة:'''  ضبط درجة الحرارة (T) بشكل صحيح يمكن أن يكون صعبًا. قيمة T المثلى تعتمد على البيانات والمهمة.
*   '''اختيار وظيفة الخسارة:'''  اختيار وظيفة خسارة مناسبة يمكن أن يؤثر بشكل كبير على أداء النموذج الطالب.
*   '''توازن المعرفة:'''  إيجاد التوازن الصحيح بين التعلم من النموذج المعلم والبيانات الأصلية يمكن أن يكون تحديًا.

=== علاقة تقطير المعرفة بتحليل البيانات في سوق العملات المشفرة ===

تقطير المعرفة لا يعمل بمعزل عن غيره، بل يكمل تقنيات تحليل البيانات الأخرى المستخدمة في تداول العملات المشفرة:

*   '''التحليل الفني:'''  النماذج الطالبة الناتجة عن تقطير المعرفة يمكن أن تُستخدم لتحديد أنماط [[الشموع اليابانية]]، ومؤشرات [[التحليل الفني]] (مثل المتوسطات المتحركة، و RSI، و MACD) بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
*   '''تحليل حجم التداول:'''  يمكن للنماذج الطالبة تحليل [[حجم التداول]] لتحديد مستويات الدعم والمقاومة، ونقاط الدخول والخروج المحتملة.
*   '''تحليل السلاسل الزمنية:''' تقطير المعرفة يمكن أن يُحسن أداء نماذج [[السلاسل الزمنية]] المستخدمة للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة.
*   '''التحليل الأساسي:'''  النماذج الطالبة يمكنها معالجة كميات كبيرة من [[التحليل الأساسي]] (الأخبار، والبيانات الاقتصادية، والتطورات التنظيمية) لتحديد فرص التداول.
*   '''التعلم المعزز:'''  يمكن دمج تقطير المعرفة مع [[التعلم المعزز]] لإنشاء وكلاء تداول أكثر ذكاءً وكفاءة.

=== أدوات ومكتبات برمجية ===

هناك العديد من الأدوات والمكتبات البرمجية التي يمكن استخدامها لتنفيذ تقطير المعرفة:

*   '''TensorFlow:'''  مكتبة قوية للتعلم الآلي توفر أدوات لتقطير المعرفة.
*   '''PyTorch:'''  مكتبة أخرى شائعة للتعلم الآلي تدعم تقطير المعرفة.
*   '''Keras:'''  واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تعمل على TensorFlow أو PyTorch، وتسهل عملية تقطير المعرفة.
*   '''Hugging Face Transformers:'''  مكتبة توفر نماذج مدربة مسبقًا يمكن استخدامها كنماذج معلمة في عملية تقطير المعرفة.

=== الخلاصة ===

تقطير المعرفة هو أسلوب قوي لضغط النماذج الكبيرة والمعقدة وتحسين كفاءتها. في سياق تداول العملات المشفرة، يمكن أن يساعد تقطير المعرفة في إنشاء نماذج تنبؤ بالأسعار وإدارة المخاطر أسرع وأكثر كفاءة. على الرغم من وجود بعض التحديات المرتبطة بتنفيذ تقطير المعرفة، إلا أن الفوائد المحتملة تجعلها تقنية قيمة للمتداولين والمحللين في سوق العملات المشفرة.

[[التعلم العميق]]
[[الشبكات العصبية]]
[[الخوارزميات]]
[[التداول الآلي]]
[[الذكاء الاصطناعي في التمويل]]
[[البيانات الضخمة]]
[[التحليل الإحصائي]]
[[النماذج الاحتمالية]]
[[التعلم الخاضع للإشراف]]
[[التعلم غير الخاضع للإشراف]]
[[التعلم شبه الخاضع للإشراف]]
[[التحسين]]
[[وظائف التفعيل]]
[[الشبكات العصبية التلافيفية]]
[[الشبكات العصبية المتكررة]]
[[التعلم بالنقل]]
[[الانتظام]]
[[التحقق المتبادل]]
[[التحسين التدريجي]]
[[التحسين العشوائي]]

[[المتوسط المتحرك]]
[[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
[[التقارب والتباعد للمتوسط المتحرك (MACD)]]
[[خطوط فيبوناتشي]]
[[أنماط الشموع اليابانية]]
[[حجم التداول]]
[[التحليل الأساسي]]
[[التحليل الفني]]
[[التعلم المعزز]]
[[السلاسل الزمنية]]
[[التحليل الكمي]]

[[Category:تعلم_آلي]]

**السبب:** تقطير المعرفة (Knowledge Distillation) هو تقنية في مجال التعلم الآلي، وتحديداً في التعلم العميق، تهدف إلى نقل المعرفة من نموذج كبير (النموذج المعلم) إلى نموذج أصغر (النموذج الطالب).


== منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها ==
{| class="wikitable"
! المنصة
! مميزات العقود الآجلة
! التسجيل
|-
| Binance Futures
| رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M
| [https://www.binance.com/ar/futures/ref/Z56RU0SP سجّل الآن]
|-
| Bybit Futures
| عقود دائمة عكسية
| [https://partner.bybit.com/b/16906 ابدأ التداول]
|-
| BingX Futures
| التداول بالنسخ
| [https://bingx.com/invite/S1OAPL انضم إلى BingX]
|-
| Bitget Futures
| عقود مضمونة بـ USDT
| [https://partner.bybit.com/bg/7LQJVN افتح حساب]
|-
| BitMEX
| منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x
| [https://www.bitmex.com/app/register/s96Gq- BitMEX]
|}

=== انضم إلى مجتمعنا ===
اشترك في قناة Telegram [https://t.me/strategybin @strategybin] للحصول على المزيد من المعلومات.
[http://redir.forex.pm/paybis2 أفضل منصات الربح – اشترك الآن].

=== شارك في مجتمعنا ===
اشترك في قناة Telegram [https://t.me/cryptofuturestrading @cryptofuturestrading] للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!