CIFAR-100: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
 
Line 1: Line 1:
=== CIFAR-100: دليل شامل للمبتدئين ===
# CIFAR-100: دليل شامل للمبتدئين


'''CIFAR-100''' هي مجموعة بيانات مشهورة في مجال [[تعلم الآلة]] و[[الرؤية 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.
'''CIFAR-100''' هي مجموعة بيانات شائعة الاستخدام في مجال [[التعلم الآلي]]، وتحديدًا في مجال [[الرؤية الحاسوبية]]. تُستخدم هذه المجموعة على نطاق واسع لتدريب وتقييم [[خوارزميات التصنيف]]، وتوفر تحديًا أكبر من مجموعة بيانات [[CIFAR-10]] الأكثر بساطة. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل لـ CIFAR-100 للمبتدئين، وتغطية جوانبها الرئيسية، وكيفية استخدامها في تطوير نماذج [[الذكاء الاصطناعي]].


== نظرة عامة على CIFAR-100 ==
== ما هي 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.
CIFAR-100 هي اختصار لـ Canadian Institute For Advanced Research. تتكون المجموعة من 60,000 صورة ملونة صغيرة بحجم 32x32 بكسل. هذه الصور مقسمة إلى 100 فئة مختلفة، مع 600 صورة لكل فئة.  الفئات نفسها مقسمة إلى 20 فئة رئيسية (superclasses)، تحتوي كل منها على 5 فئات فرعية. هذا الهيكل الهرمي يجعل CIFAR-100 أكثر تعقيدًا من CIFAR-10، حيث أن التمييز بين الفئات الفرعية يتطلب قدرًا أكبر من الدقة من النموذج.


=== خصائص مجموعة البيانات ===
== خصائص CIFAR-100 الأساسية ==


*  '''عدد الصور:''' 60,000
| الخاصية | القيمة |
*  '''عدد الفئات:''' 100
|---|---|
*  '''حجم الصورة:''' 32x32 بكسل
| عدد الصور | 60,000 |
*  '''عدد القنوات اللونية:''' 3 (أحمر، أخضر، أزرق - RGB)
| حجم الصورة | 32x32 بكسل |
*  '''توزيع البيانات:'''  موزعة بشكل متساوٍ تقريبًا بين الفئات المختلفة.
| عدد الفئات | 100 |
*  '''نوع البيانات:'''  صور ملونة.
| عدد الفئات الرئيسية | 20 |
| عدد الصور لكل فئة | 600 |
| نوع البيانات | صور ملونة |
| تنسيق البيانات | بايت (bytes) |


== هيكل مجموعة البيانات ==
== استخدامات CIFAR-100 ==


تتكون مجموعة بيانات CIFAR-100 من ثلاثة ملفات رئيسية:
تُستخدم CIFAR-100 بشكل أساسي في:


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.
*  '''تقييم أداء خوارزميات التصنيف''': تُستخدم لقياس مدى قدرة نموذج [[التعلم العميق]] على تصنيف الصور بدقة.
2.  '''test_batch.bin:''' هذا الملف يحتوي على مجموعة الاختبار، ويضم 10,000 صورة.
*  '''تطوير نماذج الرؤية الحاسوبية''': تُستخدم كبيانات تدريب لإنشاء نماذج قادرة على التعرف على الأجسام والمشاهد في الصور.
3.  '''meta.bin:''' هذا الملف يحتوي على معلومات حول الفئات المختلفة، بما في ذلك أسماؤها.
*  '''البحث في تقنيات التعلم الآلي''':  تُستخدم لاستكشاف تقنيات جديدة لتحسين دقة وكفاءة نماذج التصنيف.
*  '''مقارنة الخوارزميات المختلفة''': تسمح بتوحيد معيار لتقييم الأداء النسبي للخوارزميات المختلفة.


يتم تخزين البيانات في هذه الملفات بتنسيق [[pickle]]، وهو تنسيق يستخدم في لغة البرمجة [[Python]] لتسلسل الكائنات.
== مقارنة بين CIFAR-10 و CIFAR-100 ==


== استخدام CIFAR-100 في تعلم الآلة ==
| الميزة | CIFAR-10 | CIFAR-100 |
|---|---|---|
| عدد الفئات | 10 | 100 |
| التعقيد | أقل | أعلى |
| الصعوبة | أسهل | أصعب |
| الاستخدام | بداية جيدة للمبتدئين | تحدي أكبر للنماذج المتقدمة |
| أمثلة الفئات | طائرة، سيارة، قطة، كلب | أشجار، أسماك، طيور، أثاث |


تستخدم CIFAR-100 في مجموعة متنوعة من تطبيقات [[تعلم الآلة]]، بما في ذلك:
== كيفية استخدام CIFAR-100 في مشاريع التعلم الآلي ==


*  '''تصنيف الصور:''' الهدف الرئيسي هو بناء نموذج يمكنه تصنيف الصور بشكل صحيح إلى إحدى الفئات المائة.
1.  '''تحميل البيانات''': يمكن تحميل مجموعة بيانات CIFAR-100 بسهولة باستخدام مكتبات مثل [[TensorFlow]] أو [[PyTorch]].
*  '''التعرف على الكائنات:''' يمكن استخدام CIFAR-100 لتدريب نماذج يمكنها التعرف على الكائنات المختلفة في الصور.
2.  '''معالجة البيانات''': تتضمن هذه الخطوة [[تطبيع البيانات]] (Data Normalization) لضمان أن جميع قيم البكسل تقع ضمن نطاق معين (عادةً بين 0 و 1) و [[تقسيم البيانات]] (Data Splitting) إلى مجموعات تدريب واختبار وتقييم.  يمكن أيضًا استخدام تقنيات [[زيادة البيانات]] (Data Augmentation) لزيادة حجم مجموعة التدريب.
*  '''استخراج الميزات:''' يمكن استخدام CIFAR-100 لتعلم ميزات مفيدة من الصور، والتي يمكن استخدامها في تطبيقات أخرى.
3.  '''بناء النموذج''': يمكن استخدام العديد من نماذج [[الشبكات العصبية التلافيفية]] (Convolutional Neural Networks - CNNs) مثل [[AlexNet]]، [[VGGNet]]، [[ResNet]]، أو [[Inception]] لتدريب على بيانات CIFAR-100.
*  '''تقييم أداء الخوارزميات:''' تستخدم CIFAR-100 كمقياس معياري لتقييم أداء [[الشبكات العصبية]] المختلفة و [[خوارزميات التعلم]].
4.  '''تدريب النموذج''': يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة التدريب وتقييم أدائه على مجموعة الاختبار.
5.  '''تقييم النموذج''': يتم تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل [[الدقة]] (Accuracy)، [[الاسترجاع]] (Recall)، و [[الدقة]] (Precision).


== تقنيات شائعة للعمل مع CIFAR-100 ==
== تقنيات متقدمة لتحسين الأداء ==


العديد من التقنيات تستخدم لتحقيق نتائج جيدة على مجموعة بيانات CIFAR-100، تشمل:
*  '''التعلم بالنقل (Transfer Learning)'':''' استخدام نماذج مدربة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة مثل [[ImageNet]] يمكن أن يحسن بشكل كبير أداء النموذج على CIFAR-100.
*  '''التقطير المعرفي (Knowledge Distillation)'':''' تدريب نموذج أصغر (نموذج الطالب) لتقليد سلوك نموذج أكبر وأكثر تعقيدًا (نموذج المعلم).
*  '''التنظيم (Regularization)'':''' استخدام تقنيات مثل [[L1 regularization]] و [[L2 regularization]] لمنع [[التجاوز]] (Overfitting).
*  '''التحسين (Optimization)'':''' استخدام خوارزميات تحسين متقدمة مثل [[Adam]] أو [[RMSprop]] لتسريع عملية التدريب.


*  '''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.
== استراتيجيات تداول مرتبطة (مجازًا) ==
*  '''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 للتعلم الآلي، يمكن استخلاص بعض أوجه التشابه المجازية مع استراتيجيات التداول. على سبيل المثال:


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:
*  **تنويع المحفظة:**  يشبه وجود 100 فئة في CIFAR-100 تنويع محفظة استثمارية عبر العديد من الأصول.
*  **إدارة المخاطر:**  تجنب التجاوز (Overfitting) في CIFAR-100 يشبه إدارة المخاطر في التداول.
*  **التحسين المستمر:**  تحسين أداء النموذج على CIFAR-100 يشبه تحسين استراتيجية التداول باستمرار.


*  '''تصنيف الأنماط:''' يمكن اعتبار أنماط الرسوم البيانية (مثل الرأس والكتفين، المثلثات) كـ "صور" يمكن تصنيفها باستخدام تقنيات مشابهة لتلك المستخدمة في CIFAR-100.
== روابط ذات صلة ==
*  '''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 ==
*  [[التعلم الآلي]]
 
*  [[الرؤية الحاسوبية]]
*  [[تداول الاتجاه]]
*  [[الشبكات العصبية]]
*  [[تداول الاختراق]]
*  [[الشبكات العصبية التلافيفية]]
*  [[تداول المدى]]
*  [[CIFAR-10]]
*  [[تداول الأنماط]]
*  [[ImageNet]]
*  [[تداول الخيارات الثنائية]]
*  [[TensorFlow]]
 
*  [[PyTorch]]
== التحليل الفني و حجم التداول ==
*  [[التحقق من الصحة المتقاطعة]] (Cross-Validation)
 
*  [[التطبيع]] (Normalization)
*  [[المتوسطات المتحركة]]
*  [[زيادة البيانات]] (Data Augmentation)
*  [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
*  [[التجاوز]] (Overfitting)
*  [[خطوط الدعم والمقاومة]]
*  [[L1 Regularization]]
*  [[مؤشر الماكد (MACD)]]
*  [[L2 Regularization]]
*  [[التحسين]] (Optimization)
*  [[التحليل الفني]]
*  [[التحليل الأساسي]]
*  [[تحليل حجم التداول]]
*  [[تحليل حجم التداول]]
*  [[تحليل فيبوناتشي]]
*  [[مؤشر القوة النسبية]] (RSI)
*  [[نماذج الشموع اليابانية]]
*  [[المتوسط المتحرك]] (Moving Average)
*  [[تحليل الموجات إليوت]]
*   [[بولينجر باند]] (Bollinger Bands)
*  [[التحليل الأساسي]]
*  [[إستراتيجية الاختراق]] (Breakout Strategy)
*  [[نظرية التداول العشوائي]]
*  [[إستراتيجية التداول المتأرجح]] (Swing Trading Strategy)
*  [[تداول الخوارزمي]]
*  [[التحليل العاطفي]] (Sentiment Analysis)
*  [[إدارة المخاطر]]
*  [[التداول النفسي]]
*  [[تداول اليوم]]
*  [[التداول المتأرجح]]
 
== الموارد الإضافية ==
 
*  [[موقع CIFAR-100 الرسمي]]: [https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)
*   [[مكتبة TensorFlow]]: [https://www.tensorflow.org/](https://www.tensorflow.org/)
*  [[مكتبة PyTorch]]: [https://pytorch.org/](https://pytorch.org/)
*  [[مكتبة Keras]]: [https://keras.io/](https://keras.io/)
*  [[مجموعة بيانات ImageNet]]: [https://www.image-net.org/](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.


[[Category:**الفئة:مجموعات_البيانات**]]
[[Category:الفئة:مجموعات_بيانات_التعلم_الآلي]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==

Latest revision as of 23:21, 22 April 2025

  1. CIFAR-100: دليل شامل للمبتدئين

CIFAR-100 هي مجموعة بيانات شائعة الاستخدام في مجال التعلم الآلي، وتحديدًا في مجال الرؤية الحاسوبية. تُستخدم هذه المجموعة على نطاق واسع لتدريب وتقييم خوارزميات التصنيف، وتوفر تحديًا أكبر من مجموعة بيانات CIFAR-10 الأكثر بساطة. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل لـ CIFAR-100 للمبتدئين، وتغطية جوانبها الرئيسية، وكيفية استخدامها في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.

ما هي CIFAR-100؟

CIFAR-100 هي اختصار لـ Canadian Institute For Advanced Research. تتكون المجموعة من 60,000 صورة ملونة صغيرة بحجم 32x32 بكسل. هذه الصور مقسمة إلى 100 فئة مختلفة، مع 600 صورة لكل فئة. الفئات نفسها مقسمة إلى 20 فئة رئيسية (superclasses)، تحتوي كل منها على 5 فئات فرعية. هذا الهيكل الهرمي يجعل CIFAR-100 أكثر تعقيدًا من CIFAR-10، حيث أن التمييز بين الفئات الفرعية يتطلب قدرًا أكبر من الدقة من النموذج.

خصائص CIFAR-100 الأساسية

| الخاصية | القيمة | |---|---| | عدد الصور | 60,000 | | حجم الصورة | 32x32 بكسل | | عدد الفئات | 100 | | عدد الفئات الرئيسية | 20 | | عدد الصور لكل فئة | 600 | | نوع البيانات | صور ملونة | | تنسيق البيانات | بايت (bytes) |

استخدامات CIFAR-100

تُستخدم CIFAR-100 بشكل أساسي في:

  • تقييم أداء خوارزميات التصنيف: تُستخدم لقياس مدى قدرة نموذج التعلم العميق على تصنيف الصور بدقة.
  • تطوير نماذج الرؤية الحاسوبية: تُستخدم كبيانات تدريب لإنشاء نماذج قادرة على التعرف على الأجسام والمشاهد في الصور.
  • البحث في تقنيات التعلم الآلي: تُستخدم لاستكشاف تقنيات جديدة لتحسين دقة وكفاءة نماذج التصنيف.
  • مقارنة الخوارزميات المختلفة: تسمح بتوحيد معيار لتقييم الأداء النسبي للخوارزميات المختلفة.

مقارنة بين CIFAR-10 و CIFAR-100

| الميزة | CIFAR-10 | CIFAR-100 | |---|---|---| | عدد الفئات | 10 | 100 | | التعقيد | أقل | أعلى | | الصعوبة | أسهل | أصعب | | الاستخدام | بداية جيدة للمبتدئين | تحدي أكبر للنماذج المتقدمة | | أمثلة الفئات | طائرة، سيارة، قطة، كلب | أشجار، أسماك، طيور، أثاث |

كيفية استخدام CIFAR-100 في مشاريع التعلم الآلي

1. تحميل البيانات: يمكن تحميل مجموعة بيانات CIFAR-100 بسهولة باستخدام مكتبات مثل TensorFlow أو PyTorch. 2. معالجة البيانات: تتضمن هذه الخطوة تطبيع البيانات (Data Normalization) لضمان أن جميع قيم البكسل تقع ضمن نطاق معين (عادةً بين 0 و 1) و تقسيم البيانات (Data Splitting) إلى مجموعات تدريب واختبار وتقييم. يمكن أيضًا استخدام تقنيات زيادة البيانات (Data Augmentation) لزيادة حجم مجموعة التدريب. 3. بناء النموذج: يمكن استخدام العديد من نماذج الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNNs) مثل AlexNet، VGGNet، ResNet، أو Inception لتدريب على بيانات CIFAR-100. 4. تدريب النموذج: يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة التدريب وتقييم أدائه على مجموعة الاختبار. 5. تقييم النموذج: يتم تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، الاسترجاع (Recall)، و الدقة (Precision).

تقنيات متقدمة لتحسين الأداء

  • التعلم بالنقل (Transfer Learning): استخدام نماذج مدربة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة مثل ImageNet يمكن أن يحسن بشكل كبير أداء النموذج على CIFAR-100.
  • التقطير المعرفي (Knowledge Distillation): تدريب نموذج أصغر (نموذج الطالب) لتقليد سلوك نموذج أكبر وأكثر تعقيدًا (نموذج المعلم).
  • التنظيم (Regularization): استخدام تقنيات مثل L1 regularization و L2 regularization لمنع التجاوز (Overfitting).
  • التحسين (Optimization): استخدام خوارزميات تحسين متقدمة مثل Adam أو RMSprop لتسريع عملية التدريب.

استراتيجيات تداول مرتبطة (مجازًا)

على الرغم من أن CIFAR-100 هي مجموعة بيانات للتعلم الآلي، يمكن استخلاص بعض أوجه التشابه المجازية مع استراتيجيات التداول. على سبيل المثال:

  • **تنويع المحفظة:** يشبه وجود 100 فئة في CIFAR-100 تنويع محفظة استثمارية عبر العديد من الأصول.
  • **إدارة المخاطر:** تجنب التجاوز (Overfitting) في CIFAR-100 يشبه إدارة المخاطر في التداول.
  • **التحسين المستمر:** تحسين أداء النموذج على CIFAR-100 يشبه تحسين استراتيجية التداول باستمرار.

روابط ذات صلة

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

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/ar/index.php?title=CIFAR-100&oldid=32120"