Google Cloud Machine Learning Engine
- Google Cloud Machine Learning Engine
Google Cloud Machine Learning Engine (الآن جزء من Vertex AI) هي خدمة سحابية شاملة توفرها Google Cloud Platform (GCP) لتطوير ونشر نماذج تعلم الآلة (Machine Learning). كانت في السابق خدمة منفصلة، لكنها الآن مدمجة بشكل أساسي في Vertex AI، وهي منصة تعلم آلة موحدة توفر أدوات وخدمات أكثر شمولاً. يهدف هذا المقال إلى تقديم مقدمة شاملة للمبتدئين حول Machine Learning Engine وكيفية استخدامه، مع التركيز على المفاهيم الأساسية والخطوات العملية. على الرغم من أن الخدمة القديمة لم تعد متاحة بشكل مستقل، فهم الأساسيات لا يزال ضرورياً لفهم كيفية عمل Vertex AI.
ما هو تعلم الآلة (Machine Learning)؟
قبل الخوض في تفاصيل Machine Learning Engine، من المهم فهم مفهوم تعلم الآلة نفسه. تعلم الآلة هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) يركز على تطوير أنظمة يمكنها التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. بدلاً من ذلك، تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات لنمذجة البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بناءً عليها.
هناك أنواع مختلفة من تعلم الآلة، بما في ذلك:
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات مصنفة، حيث يتم توفير الإدخالات والمخرجات الصحيحة. مثال على ذلك هو تصنيف الصور (Image Classification) أو التنبؤ بالأسعار (Price Prediction).
- التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات غير مصنفة، ويجب عليه اكتشاف الأنماط والهياكل بنفسه. مثال على ذلك هو تجميع البيانات (Data Clustering) أو تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction).
- التعلم المعزز (Reinforcement Learning): يتعلم النموذج من خلال التفاعل مع بيئة ما وتلقي المكافآت أو العقوبات بناءً على أفعاله. مثال على ذلك هو تدريب الروبوتات (Robot Training) أو ألعاب الفيديو (Video Games).
ما هو Google Cloud Machine Learning Engine (والآن Vertex AI)؟
Machine Learning Engine (الآن Vertex AI) يوفر البنية التحتية والأدوات اللازمة لتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع. يتضمن ذلك:
- التدريب الموزع (Distributed Training): يسمح بتدريب نماذج كبيرة على مجموعات بيانات ضخمة باستخدام موارد حوسبة متعددة.
- الاستضافة (Hosting): يوفر بيئة لتشغيل النماذج المدربة وتقديم التنبؤات في الوقت الفعلي.
- إدارة النماذج (Model Management): يتيح تتبع إصدارات النماذج المختلفة وإدارتها.
- القياس التلقائي (Auto-Scaling): يعدل تلقائيًا موارد الحوسبة بناءً على حجم الطلب.
المكونات الرئيسية لـ Vertex AI (التي كانت جزءًا من Machine Learning Engine)
- Training: خدمة لتدريب نماذج تعلم الآلة. يمكنك استخدام أطر عمل شائعة مثل TensorFlow (TensorFlow) و PyTorch (PyTorch) و scikit-learn (scikit-learn).
- Prediction: خدمة لاستضافة النماذج المدربة وتقديم التنبؤات عبر الإنترنت أو عبر الدفعات.
- Data Labeling: خدمة لتسمية البيانات المستخدمة في تدريب نماذج التعلم الخاضع للإشراف.
- Feature Store: مخزن مركزي للميزات المستخدمة في نماذج تعلم الآلة.
- Pipelines: أداة لإنشاء وإدارة مسارات تعلم الآلة.
خطوات استخدام Vertex AI (التي كانت تستخدم سابقاً مع Machine Learning Engine)
1. إعداد البيئة (Environment Setup):
* إنشاء مشروع في Google Cloud Platform. * تمكين واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI. * إعداد المصادقة (Authentication) باستخدام حساب خدمة (Service Account).
2. تحضير البيانات (Data Preparation):
* تجميع وتنظيف البيانات. * تخزين البيانات في Google Cloud Storage (GCS). * تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب لنموذج التعلم الآلي.
3. تدريب النموذج (Model Training):
* كتابة كود التدريب باستخدام إطار عمل تعلم آلة (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). * تحديد نوع الجهاز (CPU, GPU, TPU) ومقدار الموارد المطلوبة. * بدء مهمة التدريب (Training Job).
4. تقييم النموذج (Model Evaluation):
* تقييم أداء النموذج على مجموعة بيانات اختبار (Test Dataset). * ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameters) لتحسين الأداء.
5. نشر النموذج (Model Deployment):
* نشر النموذج المدرب إلى Vertex AI Prediction. * تكوين إعدادات الاستضافة (Hosting Settings) مثل عدد المثيلات (Instances) والمقياس التلقائي (Auto-Scaling).
6. تقديم التنبؤات (Making Predictions):
* إرسال طلبات تنبؤ (Prediction Requests) إلى Vertex AI Prediction. * استلام التنبؤات في الوقت الفعلي.
مثال بسيط: تدريب نموذج تصنيف باستخدام TensorFlow
لنفترض أننا نريد تدريب نموذج لتصنيف الصور باستخدام TensorFlow. يمكننا اتباع الخطوات التالية:
1. تحميل البيانات: تحميل مجموعة بيانات صور (مثل MNIST أو CIFAR-10) إلى Google Cloud Storage. 2. كتابة كود التدريب: كتابة كود TensorFlow لتدريب نموذج تصنيف الصور. 3. تحديد مهمة التدريب: تحديد مهمة تدريب في Vertex AI باستخدام كود TensorFlow ومجموعة البيانات في GCS. 4. بدء التدريب: بدء مهمة التدريب وانتظار اكتمالها. 5. نشر النموذج: نشر النموذج المدرب إلى Vertex AI Prediction. 6. تقديم التنبؤات: إرسال طلبات تنبؤ إلى Vertex AI Prediction باستخدام صور جديدة.
تكامل Vertex AI مع خدمات GCP الأخرى
يتكامل Vertex AI بشكل وثيق مع خدمات Google Cloud Platform الأخرى، مما يوفر بيئة شاملة لتطوير ونشر نماذج تعلم الآلة. بعض الأمثلة على التكامل تشمل:
- Google Cloud Storage (GCS): لتخزين البيانات والنماذج.
- BigQuery (BigQuery): لتحليل البيانات الضخمة.
- Dataflow (Dataflow): لمعالجة البيانات على نطاق واسع.
- Kubernetes Engine (Kubernetes Engine): لتوزيع التطبيقات القائمة على الحاويات.
استخدام Vertex AI في سياق الخيارات الثنائية
على الرغم من أن Machine Learning Engine (و الآن Vertex AI) ليس مصمماً خصيصاً للخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه لتطوير نماذج تنبؤية يمكن أن تساعد المتداولين. على سبيل المثال:
- التنبؤ باتجاهات الأسعار (Price Trend Prediction): يمكن تدريب نموذج تعلم آلة على بيانات أسعار الأصول المالية للتنبؤ بما إذا كان السعر سيرتفع أو ينخفض في فترة زمنية معينة. يمكن استخدام هذه التنبؤات لاتخاذ قرارات تداول الخيارات الثنائية. استراتيجيات مثل Moving Average Crossover (تقاطع المتوسطات المتحركة) يمكن أن تكون مدخلات للنموذج.
- تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): يمكن استخدام تحليل المشاعر لتحليل الأخبار ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بالأصول المالية لتقييم معنويات السوق. يمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات تداول الخيارات الثنائية.
- اكتشاف الأنماط (Pattern Recognition): يمكن تدريب نموذج تعلم آلة على تحديد الأنماط المتكررة في بيانات أسعار الأصول المالية. يمكن استخدام هذه الأنماط لتحديد فرص التداول المحتملة. استراتيجيات مثل Elliott Wave Theory (نظرية موجات إليوت) يمكن تمثيلها كأنماط للنموذج.
- إدارة المخاطر (Risk Management): يمكن استخدام نماذج تعلم الآلة لتقييم المخاطر المرتبطة بصفقات الخيارات الثنائية وتحديد حجم الصفقة المناسب. تقنيات مثل Monte Carlo Simulation (محاكاة مونت كارلو) يمكن دمجها في النموذج.
- تحذير:** تداول الخيارات الثنائية ينطوي على مخاطر عالية، واستخدام نماذج تعلم الآلة لا يضمن الربح.
أدوات إضافية وتكاملات (Related Tools and Integrations)
- TensorBoard: أداة لتصور عملية التدريب وتقييم النموذج.
- Vertex AI Workbench: بيئة تطوير متكاملة (IDE) لتطوير نماذج تعلم الآلة.
- Google Colaboratory: بيئة تطوير مجانية قائمة على السحابة لتجربة نماذج تعلم الآلة.
- استراتيجيات الخيارات الثنائية: Straddle (ستراادل), Strangle (سترانجل), Butterfly Spread (فراشة), Call Spread (انتشار الاتصال), Put Spread (انتشار البيع), Risk Reversal (عكس المخاطر).
- مؤشرات التحليل الفني: Moving Averages (المتوسطات المتحركة), MACD (مؤشر الماكد), RSI (مؤشر القوة النسبية), Bollinger Bands (نطاقات بولينجر), Fibonacci Retracements (نسب فيبوناتشي).
- تحليل حجم التداول: On Balance Volume (حجم التوازن), Accumulation/Distribution Line (خط التراكم/التوزيع), Volume Price Trend (اتجاه حجم السعر).
- تحليل الاتجاهات: Trendlines (خطوط الاتجاه), Channels (القنوات), Support and Resistance Levels (مستويات الدعم والمقاومة).
- أنواع الخيارات الثنائية: High/Low (مرتفع/منخفض), Touch/No Touch (لمس/عدم لمس), Range (نطاق).
- إدارة الأموال: Martingale (مارتينجال), Anti-Martingale (عكس مارتينجال), Fixed Fractional (الكسر الثابت).
- التحليل الأساسي: Economic Indicators (المؤشرات الاقتصادية), Financial Statements (البيانات المالية), News Events (الأحداث الإخبارية).
- التحليل الفني المتقدم: Ichimoku Cloud (سحابة إيشيموكو), Harmonic Patterns (الأنماط التوافقية), Elliott Wave Theory (نظرية موجات إليوت).
- التحليل الإحصائي: Regression Analysis (تحليل الانحدار), Time Series Analysis (تحليل السلاسل الزمنية), Correlation (الارتباط).
الموارد الإضافية
- [[Vertex AI Documentation](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs)]
- [[TensorFlow Documentation](https://www.tensorflow.org/)]
- [[PyTorch Documentation](https://pytorch.org/docs/stable/)]
- [[Google Cloud Storage Documentation](https://cloud.google.com/storage/docs)]
- [[BigQuery Documentation](https://cloud.google.com/bigquery/docs)]
الخلاصة
Google Cloud Machine Learning Engine (الآن Vertex AI) هي خدمة قوية ومرنة لتطوير ونشر نماذج تعلم الآلة. توفر البنية التحتية والأدوات اللازمة لتدريب نماذج كبيرة على مجموعات بيانات ضخمة ونشرها على نطاق واسع. على الرغم من أنها ليست مصممة خصيصاً للخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامها لتطوير نماذج تنبؤية يمكن أن تساعد المتداولين في اتخاذ قرارات مستنيرة. تذكر دائماً أن تداول الخيارات الثنائية ينطوي على مخاطر عالية، وأن استخدام نماذج تعلم الآلة لا يضمن الربح.
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