Keras

1. 1. Keras: دليل شامل للمبتدئين في التعلم العميق

Keras هو إطار عمل للتعلم العميق مفتوح المصدر، مكتوب بلغة بايثون. يركز Keras على تمكين الباحثين والمطورين من تجربة أفكار التعلم العميق بسرعة. يوفر واجهة سهلة الاستخدام ومرنة لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق. هذا المقال موجه للمبتدئين الذين يرغبون في تعلم أساسيات Keras وكيفية استخدامه في بناء نماذج التعلم العميق.

ما هو التعلم العميق؟

قبل الغوص في Keras، من المهم فهم أساسيات التعلم العميق. التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة (ومن هنا جاء مصطلح "عميق"). هذه الشبكات قادرة على تعلم تمثيلات معقدة للبيانات، مما يجعلها فعالة في حل مجموعة واسعة من المشكلات، مثل التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، والتنبؤ بالبيانات المالية (والذي يمكن تطبيقه على الخيارات الثنائية).

لماذا Keras؟

هناك العديد من أطر عمل التعلم العميق المتاحة، مثل TensorFlow و PyTorch. لكن Keras يتميز بالعديد من المزايا:

• سهولة الاستخدام: Keras مصمم ليكون سهل الاستخدام، مع واجهة برمجة تطبيقات (API) بسيطة وواضحة.
• المرونة: Keras مرن للغاية، مما يسمح لك ببناء نماذج معقدة باستخدام مكونات بسيطة.
• التوسع: Keras قابل للتوسع، مما يعني أنه يمكنك استخدامه لبناء نماذج صغيرة أو كبيرة، اعتمادًا على احتياجاتك.
• التوافق: Keras متوافق مع العديد من أطر عمل التعلم العميق الأخرى، مثل TensorFlow و Theano و CNTK.
• التركيز على التجريب: Keras يجعل من السهل تجربة أفكار مختلفة في التعلم العميق.

تثبيت Keras

يمكن تثبيت Keras بسهولة باستخدام مدير الحزم pip:

```bash pip install keras ```

تأكد من أن لديك Python و pip مثبتين على جهازك قبل محاولة التثبيت. قد تحتاج أيضًا إلى تثبيت إطار عمل خلفي مثل TensorFlow أو Theano. TensorFlow هو الخيار الأكثر شيوعًا حاليًا.

```bash pip install tensorflow ```

أساسيات Keras

Keras يعتمد على مفهوم "الطبقات" (Layers). كل طبقة تقوم بتحويل البيانات بطريقة معينة. يمكن تجميع هذه الطبقات معًا لبناء نموذج كامل.

• النماذج (Models): تمثل بنية الشبكة العصبية. يمكن أن تكون نماذج متسلسلة (Sequential) أو نماذج أكثر تعقيدًا تعتمد على واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية (Functional API).
• الطبقات (Layers): هي كتل البناء الأساسية للنماذج. تشمل الطبقات الشائعة الطبقات الكثيفة (Dense)، الطبقات التجميعية (Pooling)، الطبقات التلافيفية (Convolutional)، وطبقات التكرار (Recurrent).
• وظائف التفعيل (Activation Functions): تضيف اللاخطية إلى النموذج، مما يسمح له بتعلم تمثيلات أكثر تعقيدًا للبيانات. تشمل وظائف التفعيل الشائعة ReLU، Sigmoid، و Tanh.
• مُحسِّن (Optimizer): يستخدم لتحديث أوزان النموذج أثناء التدريب. تشمل المحسِّنات الشائعة Adam، SGD، و RMSprop.
• دالة الخسارة (Loss Function): تقيس الفرق بين تنبؤات النموذج والقيم الحقيقية. تشمل دوال الخسارة الشائعة Mean Squared Error، Cross-Entropy، و Hinge Loss.
• المقاييس (Metrics): تستخدم لتقييم أداء النموذج. تشمل المقاييس الشائعة الدقة (Accuracy)، الدقة (Precision)، والاسترجاع (Recall).

بناء نموذج تسلسلي (Sequential Model)

أبسط طريقة لبناء نموذج في Keras هي استخدام النموذج التسلسلي. إليك مثال على كيفية بناء نموذج تسلسلي بسيط لتصنيف الصور:

```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense

1. إنشاء نموذج تسلسلي

model = Sequential()

1. إضافة طبقة كثيفة (Dense) مع 128 خلية عصبية ووظيفة تفعيل ReLU

model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))

1. إضافة طبقة كثيفة أخرى مع 10 خلايا عصبية ووظيفة تفعيل Softmax

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

1. تجميع النموذج (Compile)

model.compile(optimizer='adam',

             loss='categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

```

في هذا المثال:

• `Sequential()`: ينشئ نموذجًا تسلسليًا.
• `Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,))`: يضيف طبقة كثيفة مع 128 خلية عصبية ووظيفة تفعيل ReLU. `input_shape` تحدد شكل البيانات المدخلة.
• `Dense(10, activation='softmax')`: يضيف طبقة كثيفة أخرى مع 10 خلايا عصبية ووظيفة تفعيل Softmax. هذه الطبقة تنتج احتمالات لكل فئة.
• `model.compile(...)`: يجمع النموذج ويحدد المُحسِّن، ودالة الخسارة، والمقاييس.

تدريب النموذج (Training the Model)

بعد بناء النموذج، يجب تدريبه على البيانات. إليك مثال على كيفية تدريب النموذج:

```python

1. تحميل البيانات

from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

1. إعادة تشكيل البيانات

x_train = x_train.reshape(60000, 784) x_test = x_test.reshape(10000, 784)

1. تحويل البيانات إلى قيم عائمة

x_train = x_train.astype('float32') / 255 x_test = x_test.astype('float32') / 255

1. تحويل التسميات إلى ترميز واحد ساخن (One-Hot Encoding)

from keras.utils import to_categorical y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)

1. تدريب النموذج

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ```

في هذا المثال:

• `mnist.load_data()`: يحمل مجموعة بيانات MNIST، وهي مجموعة بيانات شائعة لتصنيف الصور.
• `x_train.reshape(...)`: يعيد تشكيل البيانات المدخلة إلى شكل مناسب للنموذج.
• `x_train.astype('float32') / 255`: يحول البيانات إلى قيم عائمة ويطبعها.
• `to_categorical(...)`: يحول التسميات إلى ترميز واحد ساخن.
• `model.fit(...)`: يدرب النموذج على البيانات. `epochs` تحدد عدد مرات تكرار التدريب على مجموعة البيانات بأكملها. `batch_size` تحدد عدد العينات التي يتم استخدامها في كل دفعة تدريب.

تقييم النموذج (Evaluating the Model)

بعد تدريب النموذج، يجب تقييمه على بيانات الاختبار لتقييم أدائه. إليك مثال على كيفية تقييم النموذج:

```python

1. تقييم النموذج

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('Loss:', loss) print('Accuracy:', accuracy) ```

بناء نماذج باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية (Functional API)

توفر واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية مرونة أكبر في بناء النماذج المعقدة. إليك مثال على كيفية بناء نموذج باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية:

```python from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense

1. تعريف المدخلات

input_layer = Input(shape=(784,))

1. تعريف الطبقات

dense_1 = Dense(128, activation='relu')(input_layer) dense_2 = Dense(10, activation='softmax')(dense_1)

1. إنشاء النموذج

model = Model(inputs=input_layer, outputs=dense_2)

1. تجميع النموذج

model.compile(optimizer='adam',

             loss='categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

```

في هذا المثال:

• `Input(shape=(784,))`: يحدد طبقة الإدخال.
• `Dense(...)(...)`: يربط الطبقات معًا.
• `Model(inputs=input_layer, outputs=dense_2)`: ينشئ النموذج من طبقة الإدخال وطبقة الإخراج.

تطبيقات Keras في الخيارات الثنائية

يمكن استخدام Keras في تطوير استراتيجيات الخيارات الثنائية من خلال تحليل البيانات المالية والتنبؤ بتحركات الأسعار. يمكن استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ بما إذا كان سعر الأصل سيرتفع أو ينخفض خلال فترة زمنية محددة.

• **تحليل الاتجاهات:** يمكن لـ Keras تحليل الاتجاهات في بيانات الأسعار التاريخية لتحديد فرص التداول.
• **تحليل حجم التداول:** يمكن استخدام Keras لتحليل حجم التداول لتحديد قوة الاتجاهات.
• **المؤشرات الفنية:** يمكن دمج المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة و RSI و MACD في نماذج Keras لتحسين دقة التنبؤ.
• **استراتيجيات التداول:** يمكن استخدام Keras لتطوير استراتيجيات التداول الآلية التي تتخذ قرارات التداول بناءً على التنبؤات. (مثل استراتيجية Bollinger Bands أو Moving Average Crossover).
• **إدارة المخاطر:** يمكن استخدام Keras لتقييم المخاطر المرتبطة بكل صفقة تداول وتحديد حجم الصفقة المناسب.

موارد إضافية

• [موقع Keras الرسمي](https://keras.io/)
• [وثائق Keras](https://keras.io/api/)
• [دروس Keras على TensorFlow](https://www.tensorflow.org/tutorials/keras)

الخلاصة

Keras هو إطار عمل قوي ومرن للتعلم العميق يوفر واجهة سهلة الاستخدام للمبتدئين والخبراء على حد سواء. من خلال فهم أساسيات Keras، يمكنك بناء وتدريب نماذج التعلم العميق لحل مجموعة واسعة من المشكلات، بما في ذلك تطبيقات في مجال الخيارات الثنائية. استكشف المزيد من الوثائق والدروس لتعميق فهمك واستكشاف إمكانيات Keras الكاملة. تذكر دائماً أن ممارسة وتجربة نماذج مختلفة هي مفتاح النجاح في التعلم العميق.

التعلم الآلي الشبكات العصبية TensorFlow PyTorch البيانات المالية تحليل البيانات استراتيجيات الخيارات الثنائية تحليل حجم التداول المؤشرات الفنية إدارة المخاطر في الخيارات الثنائية Bollinger Bands Moving Average Crossover RSI MACD الاتجاهات في الأسواق المالية تحليل فني متقدم نموذج ماركوف Monte Carlo Simulation التحليل الأساسي تداول الخوارزمي التحوط في الخيارات الثنائية استراتيجية مارتينجال استراتيجية دالال استراتيجية بينيت استراتيجية ويليامز التحليل الفني للعملات الأجنبية التحليل الفني للأسهم

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

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