CoreML

CoreML: دليل المبتدئين لتضمين التعلم الآلي في تطبيقات Apple

مقدمة

CoreML هو إطار عمل للتعلم الآلي (Machine Learning) طورته شركة Apple، يتيح للمطورين دمج نماذج التعلم الآلي المدربة مباشرةً في تطبيقاتهم على أجهزة Apple مثل iPhone و iPad و Mac و Apple Watch. يهدف CoreML إلى تسهيل عملية إضافة ذكاء اصطناعي (Artificial Intelligence) إلى التطبيقات، مما يتيح للمستخدمين الاستفادة من قدرات مثل التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، والتنبؤات الذكية، كل ذلك على الجهاز نفسه، دون الحاجة إلى الاعتماد على اتصال بالإنترنت أو خوادم خارجية.

ما هو التعلم الآلي؟ (لمحة سريعة)

قبل الغوص في تفاصيل CoreML، من المهم فهم أساسيات التعلم الآلي. التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة قادرة على التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. هناك عدة أنواع رئيسية من التعلم الآلي، بما في ذلك:

التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): حيث يتم تدريب النموذج على بيانات مصنفة.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): حيث يكتشف النموذج أنماطًا في البيانات غير المصنفة.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning): حيث يتعلم النموذج من خلال التفاعل مع بيئة ما.

CoreML يدعم جميع هذه الأنواع من التعلم الآلي.

لماذا استخدام CoreML؟

هناك العديد من المزايا لاستخدام CoreML:

**الأداء:** تم تصميم CoreML للاستفادة القصوى من معالجات Apple Silicon، مما يوفر أداءً سريعًا وفعالًا.
**الخصوصية:** معالجة البيانات على الجهاز تحافظ على خصوصية المستخدم.
**الاستقلالية:** التطبيقات التي تستخدم CoreML يمكنها العمل حتى في حالة عدم وجود اتصال بالإنترنت.
**التكامل السهل:** CoreML يتكامل بسلاسة مع أدوات تطوير Apple مثل Xcode و Create ML.
**دعم واسع النطاق:** يدعم CoreML مجموعة متنوعة من نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك نماذج TensorFlow و PyTorch و Keras.

كيفية عمل CoreML

1. **تدريب النموذج:** يتم تدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام أدوات مثل Python و TensorFlow أو PyTorch. 2. **تحويل النموذج:** يتم تحويل النموذج المدرب إلى تنسيق CoreML (.mlmodel) باستخدام أدوات مثل Core ML Tools. 3. **دمج النموذج في التطبيق:** يتم دمج ملف .mlmodel في تطبيق iOS أو macOS أو watchOS باستخدام Xcode. 4. **استخدام النموذج:** يمكن للتطبيق استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بـ CoreML لإجراء تنبؤات باستخدام النموذج.

الأدوات المستخدمة مع CoreML

**Xcode:** بيئة التطوير المتكاملة (IDE) من Apple.
**Create ML:** أداة من Apple لتدريب نماذج التعلم الآلي بسهولة.
**Core ML Tools:** مجموعة من الأدوات لتحويل نماذج التعلم الآلي إلى تنسيق CoreML.
**TensorFlow:** إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي.
**PyTorch:** إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي.
**Keras:** واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لـ TensorFlow و PyTorch.

حالات استخدام CoreML

**التعرف على الصور:** تحديد الكائنات في الصور، مثل التعرف على الوجوه أو الحيوانات.
**معالجة اللغة الطبيعية:** تحليل النصوص، مثل ترجمة اللغات أو تلخيص المقالات.
**التنبؤ:** التنبؤ بالقيم المستقبلية، مثل أسعار الأسهم أو توقعات الطقس.
**التعرف على الكلام:** تحويل الكلام إلى نص.
**رؤية الكمبيوتر:** فهم محتوى الصور والفيديو.
**التوصيات:** اقتراح منتجات أو خدمات للمستخدمين.

CoreML وتداول الخيارات الثنائية (Binary Options)

على الرغم من أن CoreML لا يستخدم مباشرة في تداول الخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه في تطوير أدوات تحليلية متقدمة يمكن أن تساعد المتداولين على اتخاذ قرارات أفضل. على سبيل المثال، يمكن استخدام CoreML لتدريب نموذج يتنبأ باتجاهات الأسعار بناءً على بيانات تاريخية، أو لتحليل المشاعر في الأخبار المالية.

تحليل فني: الشموع اليابانية، خطوط الاتجاه، نماذج الرسوم البيانية، المستويات الرئيسية للدعم والمقاومة، مؤشر القوة النسبية (RSI).

تحليل حجم التداول: حجم التداول، حجم التداول المتوسط، مؤشر التوازن في حجم التداول (OBV)، مؤشر التراكم/التوزيع (A/D).

نصائح للمبتدئين

ابدأ بتجربة نماذج CoreML المتاحة بالفعل.
استخدم Create ML لتدريب نماذج بسيطة.
تعلم كيفية تحويل نماذج TensorFlow و PyTorch إلى تنسيق CoreML.
استكشف وثائق Apple الرسمية لـ CoreML.
شارك في مجتمعات المطورين عبر الإنترنت لطرح الأسئلة والحصول على المساعدة.

مستقبل CoreML

تواصل Apple تطوير CoreML بشكل مستمر، مع إضافة ميزات جديدة وتحسين الأداء. من المتوقع أن يلعب CoreML دورًا متزايد الأهمية في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل، مما يتيح للمطورين إنشاء تجارب مستخدم أكثر ذكاءً وتفاعلية.

المراجع

الذكاء الاصطناعي التعلم العميق الشبكات العصبية خوارزميات التعلم الآلي معالجة البيانات بيانات التدريب التحقق من الصحة التقييم النماذج المدربة مسبقًا التعرف على الأنماط التحسين الاستدلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs) Xcode Swift Objective-C iOS macOS

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