Categorical Crossentropy

1. Crossentropy الفئوية: دليل شامل للمبتدئين

Crossentropy الفئوية (Categorical Crossentropy) هي دالة خسارة (Loss Function) مستخدمة على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي (Machine Learning)، وخاصةً في مهام التصنيف (Classification). تُعد فهم هذه الدالة أمرًا بالغ الأهمية لبناء نماذج دقيقة وفعالة، خاصةً في سياقات مثل التنبؤ بأسعار العملات المشفرة (Cryptocurrency Price Prediction) حيث غالبًا ما نتعامل مع مشكلات تصنيف متعددة الفئات (مثل: ارتفاع، انخفاض، استقرار). تهدف هذه المقالة إلى تقديم شرح مفصل ومبسط لـ Crossentropy الفئوية، مع التركيز على التطبيقات العملية وكيفية استخدامها في سياق تداول العملات المشفرة (Cryptocurrency Trading) وتحليلها.

1. 1. ما هي دالة الخسارة؟

قبل الغوص في تفاصيل Crossentropy الفئوية، من المهم فهم دور دالة الخسارة (Loss Function) في عملية التعلم الآلي. ببساطة، دالة الخسارة هي مقياس لمدى جودة أداء النموذج في التنبؤ بالنتائج الصحيحة. كلما كانت الخسارة أقل، كان أداء النموذج أفضل. خلال عملية التدريب (Training)، يقوم النموذج بتعديل الوزن (Weights) والانحياز (Bias) الداخليين لتقليل قيمة دالة الخسارة. هناك العديد من دوال الخسارة المتاحة، واختيار الدالة المناسبة يعتمد على طبيعة المشكلة التي تحاول حلها. يمكنك الاطلاع على دالة الخسارة المتوسطة للخطأ التربيعي (Mean Squared Error) كدالة خسارة بديلة.

1. 1. التصنيف: أنواع المشاكل

في التصنيف (Classification)، الهدف هو تعيين مثيل معين (مثل بيانات سعر العملة المشفرة) إلى إحدى الفئات المحددة مسبقًا (مثل: ارتفاع، انخفاض، استقرار). هناك نوعان رئيسيان من مشاكل التصنيف:

• **التصنيف الثنائي (Binary Classification):** يوجد فئتين ممكنتين فقط (مثل: نعم/لا، 0/1، ارتفاع/انخفاض). في هذه الحالة، غالبًا ما تستخدم دالة الخسارة Binary Crossentropy (Binary Crossentropy).
• **التصنيف متعدد الفئات (Multi-class Classification):** يوجد أكثر من فئتين ممكنتين (مثل: ارتفاع، انخفاض، استقرار، أو تحديد اتجاه سعر البيتكوين: صعودي، هبوطي، جانبي). في هذه الحالة، تستخدم دالة الخسارة Categorical Crossentropy (Categorical Crossentropy).

1. 1. Crossentropy الفئوية: التعريف الرياضي

لنبدأ بالتعريف الرياضي لـ Crossentropy الفئوية. لنفترض أن لدينا مجموعة بيانات تحتوي على *N* مثال، وكل مثال ينتمي إلى إحدى *C* فئة. الناتج المتوقع (الهدف) لكل مثال يتم تمثيله بمتجه واحد ساخن (One-Hot Vector) *y_i*، حيث العنصر المقابل للفئة الصحيحة هو 1، وبقية العناصر هي 0. على سبيل المثال، إذا كان لدينا 3 فئات (ارتفاع، انخفاض، استقرار) وكان المثال *i* ينتمي إلى فئة "انخفاض"، فإن *y_i* سيكون [0, 1, 0].

الناتج المتوقع من النموذج يتم تمثيله بمتجه احتمالات *p_i*، حيث يمثل كل عنصر احتمال أن ينتمي المثال *i* إلى الفئة المقابلة. يجب أن يكون مجموع هذه الاحتمالات 1.

صيغة Crossentropy الفئوية هي:

Loss = - Σ_i=1^N Σ_c=1^C y_ic log(p_ic)

حيث:

• *N* هو عدد الأمثلة في مجموعة البيانات.
• *C* هو عدد الفئات.
• *y_ic* هو العنصر في المتجه المتوقع *y_i* المقابل للفئة *c*.
• *p_ic* هو الاحتمال المتوقع من النموذج بأن ينتمي المثال *i* إلى الفئة *c*.
• *log* هو اللوغاريتم الطبيعي.

ببساطة، تقوم هذه الصيغة بحساب متوسط سالب لوغاريتم الاحتمالات المتوقعة للفئات الصحيحة. كلما كان الاحتمال المتوقع للفئة الصحيحة أعلى، كانت الخسارة أقل.

1. 1. شرح مبسط

دعنا نفترض أن لدينا نظامًا للتنبؤ بحركة سعر البيتكوين (Bitcoin) بثلاث فئات: ارتفاع، انخفاض، استقرار. لنفترض أن لدينا مثالًا واحدًا، حيث السعر ارتفع بالفعل. إذًا، المتجه المتوقع *y* سيكون [0, 0, 1]. الآن، لنفترض أن النموذج يتنبأ بالاحتمالات التالية:

• P(ارتفاع) = 0.2
• P(انخفاض) = 0.3
• P(استقرار) = 0.5

باستخدام صيغة Crossentropy الفئوية:

Loss = - (0 * log(0.2) + 0 * log(0.3) + 1 * log(0.5)) = - log(0.5) ≈ 0.693

إذا كان النموذج يتنبأ باحتمالات أفضل، على سبيل المثال:

• P(ارتفاع) = 0.7
• P(انخفاض) = 0.2
• P(استقرار) = 0.1

فإن الخسارة ستكون:

Loss = - (0 * log(0.7) + 0 * log(0.2) + 1 * log(0.7)) = - log(0.7) ≈ 0.357

كما نرى، كلما كان الاحتمال المتوقع للفئة الصحيحة (في هذه الحالة، "ارتفاع") أعلى، كانت الخسارة أقل.

1. 1. Crossentropy الفئوية مقابل Sparse Categorical Crossentropy

هناك دالة خسارة مشابهة تسمى Sparse Categorical Crossentropy. الفرق الرئيسي هو طريقة تمثيل النتائج المتوقعة. في Crossentropy الفئوية، يتم تمثيل النتائج المتوقعة باستخدام ترميز واحد ساخن (One-Hot Encoding). في Sparse Categorical Crossentropy، يتم تمثيل النتائج المتوقعة باستخدام فهرس الفئة الصحيحة. على سبيل المثال، إذا كان لدينا 3 فئات وكان المثال ينتمي إلى الفئة الثانية ("انخفاض")، فإن النتيجة المتوقعة في Crossentropy الفئوية ستكون [0, 1, 0]، بينما في Sparse Categorical Crossentropy ستكون 1 (الفهرس يبدأ من 0).

عادةً ما تكون Sparse Categorical Crossentropy أكثر كفاءة في الذاكرة، خاصةً إذا كان لديك عدد كبير من الفئات. ومع ذلك، قد تتطلب معالجة إضافية للبيانات. يمكنك مراجعة الترميز الواحد الساخن (One-Hot Encoding) لفهم الفرق بشكل أفضل.

1. 1. تطبيق Crossentropy الفئوية في تداول العملات المشفرة

تُستخدم Crossentropy الفئوية على نطاق واسع في العديد من تطبيقات تداول العملات المشفرة، بما في ذلك:

• **التنبؤ باتجاه السعر:** كما ذكرنا سابقًا، يمكن استخدام Crossentropy الفئوية لتدريب نموذج للتنبؤ بما إذا كان سعر العملة المشفرة سيرتفع أو ينخفض أو يستقر.
• **تصنيف المشاعر (Sentiment Analysis):** يمكن استخدام Crossentropy الفئوية لتصنيف المشاعر حول العملة المشفرة بناءً على الأخبار ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد ما إذا كان هناك معنويات إيجابية أو سلبية قد تؤثر على السعر. راجع تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) لمزيد من التفاصيل.
• **الكشف عن الاحتيال:** يمكن استخدام Crossentropy الفئوية لتدريب نموذج للكشف عن المعاملات الاحتيالية في البلوك تشين (Blockchain).
• **تطوير روبوتات التداول (Trading Bots):** يمكن دمج النماذج المدربة باستخدام Crossentropy الفئوية في روبوتات التداول لاتخاذ قرارات تداول تلقائية.

1. 1. اعتبارات عملية

عند استخدام Crossentropy الفئوية، هناك بعض الاعتبارات العملية التي يجب وضعها في الاعتبار:

• **تهيئة الوزن (Weight Initialization):** تهيئة الوزن الصحيحة يمكن أن تساعد في تسريع عملية التدريب وتحسين الأداء.
• **معدل التعلم (Learning Rate):** اختيار معدل التعلم المناسب أمر بالغ الأهمية. معدل التعلم العالي جدًا قد يؤدي إلى عدم التقارب، بينما معدل التعلم المنخفض جدًا قد يؤدي إلى تدريب بطيء.
• **تنظيم (Regularization):** يمكن استخدام تقنيات التنظيم، مثل L1 (L1 Regularization) و L2 (L2 Regularization)، لمنع الإفراط في التجهيز (Overfitting).
• **التحقق من الصحة (Validation):** من المهم استخدام مجموعة بيانات التحقق من الصحة لتقييم أداء النموذج وتحديد ما إذا كان يعمم بشكل جيد على البيانات الجديدة.
• **توازن الفئات (Class Imbalance):** إذا كانت بعض الفئات ممثلة بشكل أقل من غيرها في مجموعة البيانات، فقد تحتاج إلى استخدام تقنيات لمعالجة عدم توازن الفئات، مثل الوزن الطبقي (Class Weighting).

1. 1. أدوات ومكتبات

هناك العديد من الأدوات والمكتبات المتاحة التي يمكن استخدامها لتطبيق Crossentropy الفئوية، بما في ذلك:

• **TensorFlow:** مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي.
• **Keras:** واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى للتعلم الآلي، تعمل فوق TensorFlow أو Theano أو CNTK.
• **PyTorch:** مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي، تركز على المرونة وسهولة الاستخدام.
• **Scikit-learn:** مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي، توفر مجموعة واسعة من الخوارزميات والأدوات.

1. 1. الخلاصة

Crossentropy الفئوية هي دالة خسارة قوية وفعالة تُستخدم على نطاق واسع في مهام التصنيف، وخاصةً في سياق تحليل البيانات المالية (Financial Data Analysis) وتداول العملات المشفرة. من خلال فهم المبادئ الأساسية لـ Crossentropy الفئوية وكيفية تطبيقها، يمكنك بناء نماذج دقيقة وفعالة يمكن أن تساعدك في اتخاذ قرارات تداول مستنيرة. تذكر أن التجريب والتحسين المستمر هما المفتاح لتحقيق أفضل النتائج.

التعلم العميق (Deep Learning) الشبكات العصبية (Neural Networks) تحسين التدرج اللحظي (Stochastic Gradient Descent) الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms) التعلم المعزز (Reinforcement Learning) تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis) مؤشر القوة النسبية (Relative Strength Index) المتوسط المتحرك (Moving Average) خطوط بولينجر (Bollinger Bands) مؤشر الماكد (MACD) تحليل الحجم (Volume Analysis) نماذج الشموع اليابانية (Candlestick Patterns) نظرية الموجات الإيلوت (Elliott Wave Theory) التحليل الأساسي (Fundamental Analysis) إدارة المخاطر (Risk Management) تنويع المحفظة (Portfolio Diversification) التحليل الفني المتقدم (Advanced Technical Analysis) التعلم الآلي في التمويل (Machine Learning in Finance) البيانات الكبيرة في التمويل (Big Data in Finance)

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!