Keras Tuner

شعار Keras Tuner

Keras Tuner: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

في عالم التعلم الآلي المتسارع، يعد بناء نماذج دقيقة وفعالة أمرًا بالغ الأهمية. غالبًا ما يتطلب ذلك تجربة العديد من الشبكات العصبية المختلفة، مع تعديل المعلمات الفائقة (Hyperparameters) لكل منها للعثور على التكوين الأمثل. هذه العملية، التي تُعرف باسم ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning)، يمكن أن تكون مكلفة من حيث الوقت والموارد. هنا يأتي دور Keras Tuner، وهو مكتبة قوية ومبسطة مصممة لتسهيل عملية ضبط المعلمات الفائقة لـ نماذج Keras.

تهدف هذه المقالة إلى تقديم دليل شامل للمبتدئين حول Keras Tuner، وشرح مفاهيمها الأساسية، وتقديم أمثلة عملية، وكيفية تطبيقها في سياقات مختلفة، بما في ذلك - على الرغم من أننا لن نركز عليها بشكل مباشر - إمكانية استخدامها في تطوير نماذج تنبؤية لسوق العقود الآجلة للعملات المشفرة.

ما هو Keras Tuner؟

Keras Tuner هي مكتبة مفتوحة المصدر من تطوير فريق Keras، وهي مصممة لتبسيط عملية ضبط المعلمات الفائقة لنماذج التعلم الآلي المبنية باستخدام Keras. إنها تتكامل بسلاسة مع Keras، مما يسمح لك بضبط المعلمات الفائقة بسهولة باستخدام مجموعة متنوعة من خوارزميات البحث (Search Algorithms).

**البساطة:** Keras Tuner مصممة لتكون سهلة الاستخدام، حتى بالنسبة للمبتدئين في مجال التعلم الآلي.
**المرونة:** تدعم مجموعة واسعة من أنواع النماذج والمعلمات الفائقة.
**الكفاءة:** تستخدم خوارزميات بحث متقدمة للعثور على أفضل تكوين للمعلمات الفائقة بسرعة وفعالية.
**التكامل:** تتكامل بسلاسة مع Keras و TensorFlow.

المفاهيم الأساسية

**المعلمات الفائقة (Hyperparameters):** هذه هي المعلمات التي تحدد بنية نموذج التعلم الآلي وعملية التدريب، ولكنها لا يتم تعلمها من البيانات. أمثلة على المعلمات الفائقة تشمل:

   *   عدد الطبقات في شبكة عصبية.
   *   عدد الخلايا العصبية في كل طبقة.
   *   معدل التعلم (Learning Rate).
   *   حجم الدفعة (Batch Size).
   *   دالة التفعيل (Activation Function).
   *   نوع المحسن (Optimizer).

**مساحة البحث (Search Space):** هي مجموعة جميع القيم المحتملة للمعلمات الفائقة التي سيتم استكشافها أثناء عملية الضبط. يجب تحديد مساحة البحث بعناية لتحقيق أفضل النتائج.
**خوارزميات البحث (Search Algorithms):** هي الخوارزميات المستخدمة لاستكشاف مساحة البحث والعثور على أفضل مجموعة من المعلمات الفائقة. تتضمن بعض خوارزميات البحث الشائعة:

   *   **البحث العشوائي (Random Search):** يختار عشوائيًا مجموعات من المعلمات الفائقة من مساحة البحث.
   *   **البحث الشبكي (Grid Search):** يستكشف جميع التوليفات الممكنة من المعلمات الفائقة في مساحة البحث.
   *   **البحث البايزي (Bayesian Optimization):** يستخدم نماذج احتمالية لتقدير أداء مجموعات مختلفة من المعلمات الفائقة، ويركز على استكشاف المناطق الواعدة في مساحة البحث.

**وظيفة الهدف (Objective Function):** هي الدالة التي يتم تقييمها لتحديد أداء نموذج التعلم الآلي. يمكن أن تكون وظيفة الهدف أي مقياس أداء مناسب للمشكلة المطروحة، مثل الدقة (Accuracy)، أو الفقد (Loss)، أو F1-score.

تثبيت Keras Tuner

يمكن تثبيت Keras Tuner بسهولة باستخدام pip:

```bash pip install keras-tuner ```

مثال عملي: ضبط نموذج تصنيف صور باستخدام Keras Tuner

لنفترض أننا نريد بناء نموذج لتصنيف صور من مجموعة بيانات MNIST. سنستخدم Keras Tuner لضبط المعلمات الفائقة للنموذج.

1. **استيراد المكتبات:**

```python import keras from keras_tuner import tuner from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout ```

2. **تحميل مجموعة البيانات:**

```python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255.0 x_test = x_test.astype('float32') / 255.0 ```

3. **تعريف نموذج Keras:**

```python def build_model(hp):

   model = Sequential()
   model.add(Dense(units=hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32), activation='relu', input_shape=(28, 28)))
   model.add(Dropout(rate=hp.Float('dropout', min_value=0.0, max_value=0.5, step=0.1)))
   model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
   model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=hp.Float('learning_rate', min_value=1e-4, max_value=1e-2, sampling='log')),
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   return model

```

في هذا المثال، نستخدم `hp.Int` و `hp.Float` لتحديد مساحة البحث للمعلمات الفائقة `units` و `dropout` و `learning_rate`. `sampling='log'` يضمن أن قيم `learning_rate` يتم اختيارها على مقياس لوغاريتمي، وهو ما يمكن أن يكون مفيدًا في بعض الحالات.

4. **إنشاء Keras Tuner:**

```python tuner = tuner.RandomSearch(

   build_model,
   objective='val_accuracy',
   max_trials=10,
   directory='my_tuning_dir',
   project_name='mnist_tuning'

) ```

هنا، نستخدم `RandomSearch` كخوارزمية بحث. `objective` تحدد وظيفة الهدف التي سيتم تقييمها (في هذه الحالة، دقة التحقق من الصحة). `max_trials` تحدد عدد التكوينات المختلفة للمعلمات الفائقة التي سيتم تجربتها. `directory` و `project_name` تحددان الدليل الذي سيتم فيه تخزين نتائج الضبط.

5. **بدء عملية الضبط:**

```python tuner.search(x_train, y_train, epochs=2, validation_data=(x_test, y_test)) ```

يبدأ هذا الأمر عملية الضبط، حيث سيقوم Keras Tuner بتجربة مجموعات مختلفة من المعلمات الفائقة وتدريب النموذج لكل منها.

6. **الحصول على أفضل نموذج:**

```python best_model = tuner.get_best_model() ```

يحصل هذا الأمر على أفضل نموذج تم العثور عليه أثناء عملية الضبط.

7. **تقييم أفضل نموذج:**

```python loss, accuracy = best_model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print(f'Best model accuracy: {accuracy}') ```

يقيم هذا الأمر أداء أفضل نموذج على مجموعة بيانات الاختبار.

استراتيجيات البحث المتقدمة

بالإضافة إلى `RandomSearch`، يوفر Keras Tuner خوارزميات بحث أخرى أكثر تطوراً:

**Hyperband:** خوارزمية بحث متطورة تستخدم استراتيجية "التوقف المبكر" (Early Stopping) لتقليل الوقت والموارد اللازمة لضبط المعلمات الفائقة.
**BayesianOptimization:** تستخدم نماذج احتمالية لتقدير أداء مجموعات مختلفة من المعلمات الفائقة، وتركز على استكشاف المناطق الواعدة في مساحة البحث.

يمكن اختيار خوارزمية البحث المناسبة بناءً على حجم مساحة البحث والموارد المتاحة.

تطبيق Keras Tuner في سياق العقود الآجلة للعملات المشفرة

على الرغم من أن المثال السابق ركز على تصنيف الصور، يمكن تطبيق Keras Tuner في سياقات أخرى، مثل تطوير نماذج تنبؤية لسوق العقود الآجلة للعملات المشفرة. يمكن استخدام Keras Tuner لضبط المعلمات الفائقة لنماذج السلاسل الزمنية (Time Series) التي تتنبأ بأسعار العملات المشفرة، أو نماذج التعلم المعزز (Reinforcement Learning) التي تتداول العقود الآجلة تلقائيًا.

على سبيل المثال، يمكن استخدام Keras Tuner لضبط المعلمات الفائقة لـ:

**شبكات LSTM:** لتوقع أسعار العملات المشفرة بناءً على البيانات التاريخية.
**نماذج ARIMA:** لتوقع أسعار العملات المشفرة بناءً على تحليل السلاسل الزمنية.
**نماذج التعلم المعزز:** لتعلم استراتيجيات تداول مربحة.

في هذا السياق، يمكن أن تشمل المعلمات الفائقة التي يتم ضبطها:

عدد الطبقات في الشبكة العصبية.
عدد الخلايا العصبية في كل طبقة.
معدل التعلم.
حجم الدفعة.
نافذة السلاسل الزمنية (Window Size).
معلمات مؤشرات التحليل الفني (Technical Indicators) المستخدمة كمدخلات للنموذج.

نصائح لتحقيق أفضل النتائج

**حدد مساحة البحث بعناية:** تأكد من أن مساحة البحث تتضمن قيمًا معقولة للمعلمات الفائقة.
**استخدم خوارزمية البحث المناسبة:** اختر خوارزمية البحث بناءً على حجم مساحة البحث والموارد المتاحة.
**راقب عملية الضبط:** راقب أداء النماذج المختلفة أثناء عملية الضبط لتحديد الاتجاهات المحتملة.
**استخدم التحقق من الصحة (Validation):** استخدم مجموعة بيانات تحقق من الصحة لتقييم أداء النماذج المختلفة وتجنب الإفراط في التخصيص (Overfitting).
**استخدم التوقف المبكر (Early Stopping):** استخدم التوقف المبكر لتقليل الوقت والموارد اللازمة لضبط المعلمات الفائقة.

موارد إضافية

الروابط الداخلية ذات الصلة

الروابط الخارجية ذات الصلة (استراتيجيات، تحليل فني، حجم التداول)

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!