Keras المتقدم

1. 1. Keras المتقدم: دليل شامل للمطورين

Keras هي مكتبة واجهة برمجة تطبيقات (API) عالية المستوى للتعلم العميق، مكتوبة بلغة بايثون. تتيح للمطورين بناء وتدريب نماذج التعلم العميق بسهولة وسرعة. بينما تقدم Keras واجهة بسيطة ومباشرة للمبتدئين، فإنها توفر أيضًا العديد من الميزات المتقدمة التي تسمح للمستخدمين ذوي الخبرة بالتحكم بشكل أكبر في عملية التعلم العميق. هذه المقالة مخصصة للمطورين الذين لديهم بالفعل فهم أساسي لـ Keras ويرغبون في استكشاف ميزاتها المتقدمة.

1. الطبقات المخصصة (Custom Layers)

أحد أقوى جوانب Keras هو القدرة على إنشاء طبقات مخصصة. هذا يسمح لك بتضمين منطق فريد في نماذجك لا يمكن تحقيقه باستخدام الطبقات المضمنة. لإنشاء طبقة مخصصة، يجب عليك اشتقاق فئة جديدة من فئة `keras.layers.Layer`. يجب عليك بعد ذلك تحديد طريقتي `build` و `call`.

• `build`: هذه الطريقة مسؤولة عن إنشاء متغيرات الطبقة، مثل الأوزان والتحيزات. يتم استدعاؤها مرة واحدة فقط عند استخدام الطبقة لأول مرة.
• `call`: هذه الطريقة مسؤولة عن تعريف الحساب الذي تقوم به الطبقة. يتم استدعاؤها لكل دفعة من البيانات أثناء التدريب والاستدلال.

مثال: طبقة مخصصة لحساب المتوسط المتحرك:

```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras

class MovingAverage(keras.layers.Layer):

   def __init__(self, window_size, **kwargs):
       super(MovingAverage, self).__init__(**kwargs)
       self.window_size = window_size

   def build(self, input_shape):
       self.moving_average = self.add_weight(
           name='moving_average',
           shape=(self.window_size,),
           initializer='zeros',
           trainable=True
       )

   def call(self, inputs):
       # حساب المتوسط المتحرك
       inputs = tf.cast(inputs, dtype=tf.float32)
       averages = tf.reduce_mean(inputs, axis=1)
       return averages

```

2. الدوال الموضوعية المخصصة (Custom Loss Functions)

بالإضافة إلى الطبقات المخصصة، يمكنك أيضًا تعريف دوال موضوعية مخصصة لمهام التعلم الخاصة بك. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما لا تكون الدوال الموضوعية القياسية مناسبة لبياناتك أو هدفك.

لتعريف دالة موضوعية مخصصة، يجب عليك إنشاء دالة تأخذ التنبؤات والقيم الحقيقية كمدخلات وتعيد قيمة خسارة قياسية.

مثال: دالة موضوعية مخصصة لحساب متوسط الخطأ المطلق الموزون:

```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras

def weighted_mae(y_true, y_pred, weight):

   absolute_error = tf.abs(y_true - y_pred)
   weighted_error = weight * absolute_error
   return tf.reduce_mean(weighted_error)

1. استخدام الدالة الموضوعية المخصصة في نموذج Keras

model.compile(optimizer='adam', loss=lambda y_true, y_pred: weighted_mae(y_true, y_pred, 0.5)) ```

3. المقاييس المخصصة (Custom Metrics)

تمامًا كما هو الحال مع الدوال الموضوعية، يمكنك أيضًا إنشاء مقاييس مخصصة لتقييم أداء نموذجك. يمكن أن تكون المقاييس المخصصة مفيدة لتقييم جوانب محددة من أداء النموذج لا يتم التقاطها بواسطة المقاييس القياسية.

لتعريف مقياس مخصص، يجب عليك إنشاء دالة تأخذ التنبؤات والقيم الحقيقية كمدخلات وتعيد قيمة مقياس قياسية.

مثال: مقياس مخصص لحساب نسبة التنبؤات الصحيحة:

```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras

def accuracy_ratio(y_true, y_pred):

   correct_predictions = tf.equal(tf.round(y_pred), tf.round(y_true))
   accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, dtype=tf.float32))
   return accuracy

1. استخدام المقياس المخصص في نموذج Keras

model.compile(optimizer='adam', metrics=[accuracy_ratio]) ```

4. التدريب المخصص (Custom Training Loops)

في بعض الحالات، قد تحتاج إلى التحكم الكامل في عملية التدريب. يتيح لك Keras استخدام حلقات التدريب المخصصة لتحقيق ذلك. هذا يسمح لك بتنفيذ منطق تدريب معقد لا يمكن تحقيقه باستخدام طريقة `model.fit` القياسية.

مثال: حلقة تدريب مخصصة باستخدام `tf.GradientTape`:

```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras

optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

def train_step(images, labels):

   with tf.GradientTape() as tape:
       predictions = model(images)
       loss = loss_function(labels, predictions)

   gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
   optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

1. تكرار عملية التدريب

epochs = 10 for epoch in range(epochs):

   for images, labels in dataset:
       train_step(images, labels)

```

5. نماذج متعددة المدخلات والمخرجات (Multi-Input/Multi-Output Models)

يمكن لـ Keras التعامل بسهولة مع نماذج متعددة المدخلات والمخرجات. هذا مفيد لمهام مثل الترجمة الآلية، حيث قد يكون لديك مدخلات متعددة (مثل النص المصدر والصورة) ومخرجات متعددة (مثل النص المترجم والوصف المرئي).

لإنشاء نموذج متعدد المدخلات، قم بتمرير قائمة من طبقات الإدخال إلى نموذج Keras. لإنشاء نموذج متعدد المخرجات، قم بتحديد طبقات متعددة في نموذج Keras.

مثال: نموذج بمدخلين (نص وصورة) ومخرج واحد (وصف):

```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras

1. طبقات الإدخال

text_input = keras.layers.Input(shape=(100,)) image_input = keras.layers.Input(shape=(64, 64, 3))

1. طبقات المعالجة

text_embedding = keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=64)(text_input) image_conv = keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(image_input)

1. دمج المدخلات

merged = keras.layers.concatenate([text_embedding, image_conv])

1. طبقات الإخراج

output = keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(merged)

1. إنشاء النموذج

model = keras.models.Model(inputs=[text_input, image_input], outputs=output) ```

6. استخدام وحدات TensorBoard لتتبع التدريب

TensorBoard هي أداة قوية لتصور عملية التدريب. يمكن استخدامها لتتبع المقاييس والخسائر والتدرجات والأوزان. يمكن لـ Keras دمج TensorBoard بسهولة لتتبع عملية التدريب.

مثال: استخدام TensorBoard في Keras:

```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras

1. تعريف callback لتتبع TensorBoard

tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs")

1. تدريب النموذج مع callback

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback]) ```

7. التعامل مع البيانات غير المتوازنة (Imbalanced Data)

عند التعامل مع مجموعات البيانات غير المتوازنة (حيث تكون بعض الفئات ممثلة بشكل أقل من غيرها)، من المهم استخدام تقنيات لمعالجة هذه المشكلة. يمكن لـ Keras المساعدة في ذلك من خلال توفير أدوات مثل وزن الفئات و أخذ العينات الزائدة.

• **وزن الفئات:** يمكن استخدامها لتخصيص أوزان مختلفة للفئات المختلفة أثناء التدريب.
• **أخذ العينات الزائدة:** يمكن استخدامها لإنشاء نسخ إضافية من العينات من الفئات الأقل تمثيلاً.

8. تقنيات التنظيم (Regularization Techniques)

تساعد تقنيات التنظيم على منع الإفراط في التخصيص (overfitting) وتحسين تعميم النموذج. يوفر Keras العديد من تقنيات التنظيم، بما في ذلك:

• **L1 و L2 التنظيم:** يضيفان عقوبة إلى دالة الخسارة بناءً على حجم الأوزان.
• **التسرب (Dropout):** يعطل بشكل عشوائي بعض الخلايا العصبية أثناء التدريب.
• **التطبيع الدفعي (Batch Normalization):** يطبع مخرجات كل طبقة.

9. التعلّم الانتقالي (Transfer Learning)

التعلم الانتقالي هو تقنية تستخدم نموذجًا مدربًا مسبقًا كنقطة بداية لمهام جديدة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما يكون لديك مجموعة بيانات صغيرة. يوفر Keras العديد من النماذج المدربة مسبقًا، مثل VGG16 و ResNet50.

10. الاستدلال الكمي (Quantization)

الاستدلال الكمي هي تقنية تقلل من حجم نموذج التعلم العميق عن طريق تقليل الدقة المستخدمة لتمثيل الأوزان والتنشيطات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسينات كبيرة في الأداء على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.

تحليل متقدم للأسواق المالية باستخدام Keras

بالإضافة إلى استخدام Keras في مهام التعلم العميق العامة، يمكن استخدامه أيضًا لتحليل الأسواق المالية والتنبؤ بها. على سبيل المثال:

• **التنبؤ بسعر الأسهم:** يمكن استخدام نماذج Keras للتنبؤ بأسعار الأسهم بناءً على البيانات التاريخية. (راجع الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) و شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs))
• **اكتشاف أنماط الرسوم البيانية:** يمكن استخدام نماذج Keras لتحديد أنماط الرسوم البيانية التي قد تشير إلى فرص تداول. (راجع التعرف على الأنماط و التحليل الفني)
• **تحليل المشاعر:** يمكن استخدام نماذج Keras لتحليل المشاعر من مصادر الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي للتنبؤ بتحركات السوق. (راجع معالجة اللغة الطبيعية (NLP))
• **تداول الخوارزمي:** يمكن دمج نماذج Keras في استراتيجيات تداول الخوارزمية لأتمتة عمليات التداول. (راجع استراتيجيات المتوسط المتحرك و استراتيجيات اختراق النطاق)
• **إدارة المخاطر:** يمكن استخدام نماذج Keras لتقييم وإدارة المخاطر في محافظ الاستثمار. (راجع نموذج القيمة المعرضة للخطر (VaR) و محاكاة مونت كارلو)
• **تحليل حجم التداول:** فهم حجم التداول يساعد في تأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
• **مؤشرات فنية:** استخدام مؤشر القوة النسبية (RSI)، مؤشر الماكد (MACD)، و مؤشر ستوكاستيك (Stochastic Oscillator) كمدخلات للنماذج.
• **التحليل الموجي:** تطبيق نظرية إليوت الموجية باستخدام نماذج Keras لتحديد دورات السوق.
• **تداول العودة إلى المتوسط:** بناء نماذج للتنبؤ بالعودة إلى المتوسط بناءً على الانحراف المعياري.
• **تداول الاتجاه:** استخدام نماذج Keras لتحديد اتجاهات السوق والقيام بتداولات في اتجاه هذا الاتجاه.
• **استراتيجيات التداول القائمة على الأخبار:** استخدام تحليل المشاعر للأخبار المالية للتنبؤ بتحركات السوق.
• **التحليل الأساسي:** دمج البيانات الاقتصادية في نماذج Keras لتحسين دقة التنبؤ.
• **تحليل الارتباط:** تحديد الارتباط بين الأصول لتنويع المحفظة.
• **استراتيجيات التحكيم:** استخدام نماذج Keras لتحديد فرص التحكيم في الأسواق المختلفة.
• **تداول الميم:** تحليل تأثير وسائل التواصل الاجتماعي على أسعار الأصول.

الخلاصة

Keras هي مكتبة قوية ومرنة للتعلم العميق. من خلال إتقان الميزات المتقدمة التي تمت مناقشتها في هذه المقالة، يمكنك بناء نماذج أكثر تعقيدًا ودقة لمجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك تحليل الأسواق المالية والتنبؤ بها. تذكر أن الممارسة والتجريب هما المفتاح لإتقان Keras.

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!