CIFAR-100

CIFAR-100: دليل شامل للمبتدئين

CIFAR-100 هي مجموعة بيانات مشهورة في مجال تعلم الآلة والرؤية الحاسوبية، وتحديدًا في مجال تصنيف الصور. تعتبر هذه المجموعة تحديًا أكبر من مجموعة بيانات CIFAR-10، وتستخدم على نطاق واسع لتقييم أداء الخوارزميات المختلفة. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل لمجموعة بيانات CIFAR-100 للمبتدئين، مع التركيز على خصائصها، كيفية استخدامها، والتطبيقات الشائعة.

نظرة عامة على CIFAR-100

تم إنشاء مجموعة بيانات CIFAR-100 بواسطة Alex Krizhevsky، Vinod Nair و Geoffrey Hinton في عام 2009. تتكون المجموعة من 60,000 صورة ملونة صغيرة الحجم، مقسمة إلى مجموعتين: مجموعة تدريب (50,000 صورة) ومجموعة اختبار (10,000 صورة). الصور مقسمة إلى 100 فئة مختلفة، حيث تحتوي كل فئة على 600 صورة.

خصائص مجموعة البيانات

• عدد الصور: 60,000
• عدد الفئات: 100
• حجم الصورة: 32x32 بكسل
• عدد القنوات اللونية: 3 (أحمر، أخضر، أزرق - RGB)
• توزيع البيانات: موزعة بشكل متساوٍ تقريبًا بين الفئات المختلفة.
• نوع البيانات: صور ملونة.

هيكل مجموعة البيانات

تتكون مجموعة بيانات CIFAR-100 من ثلاثة ملفات رئيسية:

1. data_batch_1.bin - data_batch_5.bin: هذه الملفات تحتوي على مجموعة التدريب، مقسمة إلى خمسة ملفات فرعية. كل ملف يحتوي على 10,000 صورة. 2. test_batch.bin: هذا الملف يحتوي على مجموعة الاختبار، ويضم 10,000 صورة. 3. meta.bin: هذا الملف يحتوي على معلومات حول الفئات المختلفة، بما في ذلك أسماؤها.

يتم تخزين البيانات في هذه الملفات بتنسيق pickle، وهو تنسيق يستخدم في لغة البرمجة Python لتسلسل الكائنات.

استخدام CIFAR-100 في تعلم الآلة

تستخدم CIFAR-100 في مجموعة متنوعة من تطبيقات تعلم الآلة، بما في ذلك:

• تصنيف الصور: الهدف الرئيسي هو بناء نموذج يمكنه تصنيف الصور بشكل صحيح إلى إحدى الفئات المائة.
• التعرف على الكائنات: يمكن استخدام CIFAR-100 لتدريب نماذج يمكنها التعرف على الكائنات المختلفة في الصور.
• استخراج الميزات: يمكن استخدام CIFAR-100 لتعلم ميزات مفيدة من الصور، والتي يمكن استخدامها في تطبيقات أخرى.
• تقييم أداء الخوارزميات: تستخدم CIFAR-100 كمقياس معياري لتقييم أداء الشبكات العصبية المختلفة و خوارزميات التعلم.

تقنيات شائعة للعمل مع CIFAR-100

العديد من التقنيات تستخدم لتحقيق نتائج جيدة على مجموعة بيانات CIFAR-100، تشمل:

• الشبكات العصبية التلافيفية (CNN): تعتبر CNNs من أكثر التقنيات فعالية في تصنيف الصور، وتستخدم على نطاق واسع مع CIFAR-100. الشبكات العصبية العميقة مثل ResNet و VGGNet و Inception أظهرت نتائج مبهرة.
• زيادة البيانات (Data Augmentation): تقنيات مثل الدوران، والانعكاس، والقص، وتغيير السطوع يمكن استخدامها لزيادة حجم مجموعة التدريب وتحسين أداء النموذج.
• التسوية (Regularization): تقنيات مثل L1 regularization و L2 regularization يمكن استخدامها لمنع overfitting.
• الإسقاط (Dropout): تقنية تستخدم لتعطيل بعض الخلايا العصبية بشكل عشوائي أثناء التدريب، مما يساعد على منع overfitting.
• التعلم الانتقالي (Transfer Learning): استخدام نماذج مدربة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة (مثل ImageNet) وتعديلها لتناسب CIFAR-100.

تطبيقات في التداول و التحليل

على الرغم من أن CIFAR-100 هي مجموعة بيانات للرؤية الحاسوبية، إلا أن المفاهيم المطروحة فيها يمكن تطبيقها بشكل مجازي في مجال التحليل الفني و تداول الخيارات الثنائية. على سبيل المثال:

• تصنيف الأنماط: يمكن اعتبار أنماط الرسوم البيانية (مثل الرأس والكتفين، المثلثات) كـ "صور" يمكن تصنيفها باستخدام تقنيات مشابهة لتلك المستخدمة في CIFAR-100.
• التعرف على المؤشرات: يمكن استخدام تقنيات التعرف على الأنماط لتحديد المؤشرات الفنية الهامة (مثل المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية) في الرسوم البيانية.
• التنبؤ بالاتجاهات: يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي المدربة على بيانات تاريخية للتنبؤ باتجاهات الأسعار.

استراتيجيات التداول ذات الصلة

• تداول الاتجاه
• تداول الاختراق
• تداول المدى
• تداول الأنماط
• تداول الخيارات الثنائية

التحليل الفني و حجم التداول

• المتوسطات المتحركة
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• خطوط الدعم والمقاومة
• مؤشر الماكد (MACD)
• تحليل حجم التداول
• تحليل فيبوناتشي
• نماذج الشموع اليابانية
• تحليل الموجات إليوت
• التحليل الأساسي
• نظرية التداول العشوائي
• تداول الخوارزمي
• إدارة المخاطر
• التداول النفسي
• تداول اليوم
• التداول المتأرجح

الموارد الإضافية

• موقع CIFAR-100 الرسمي: [1](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)
• مكتبة TensorFlow: [2](https://www.tensorflow.org/)
• مكتبة PyTorch: [3](https://pytorch.org/)
• مكتبة Keras: [4](https://keras.io/)
• مجموعة بيانات ImageNet: [5](https://www.image-net.org/)

الخلاصة

CIFAR-100 هي مجموعة بيانات قيمة لتدريب وتقييم نماذج التعلم العميق في مجال الرؤية الحاسوبية. فهم خصائصها وهيكلها وتقنيات العمل معها أمر ضروري لأي شخص مهتم بتعلم الآلة. على الرغم من أنها مخصصة في الأصل للرؤية الحاسوبية، إلا أن المبادئ الأساسية يمكن تطبيقها بشكل مجازي في مجالات أخرى مثل التحليل الفني و تداول الخيارات الثنائية.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين