Keras

Keras : یک معرفی جامع برای مبتدیان

Keras یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) سطح بالا برای شبکه‌های عصبی در یادگیری ماشین است. این کتابخانه بر سهولت استفاده و توسعه سریع تمرکز دارد و به شما امکان می‌دهد به سرعت ایده‌های خود را به پروتوتایپ تبدیل کنید و آن‌ها را آزمایش کنید. Keras به عنوان یک ماژول از TensorFlow شناخته می‌شود، اما می‌تواند بر روی بک‌اندهای دیگری مانند Theano و CNTK نیز اجرا شود. این مقاله یک راهنمای جامع برای مبتدیان است که می‌خواهند با Keras آشنا شوند.

مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

برای درک Keras، ابتدا باید با مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق آشنا شوید. شبکه‌های عصبی مدل‌های محاسباتی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند. آن‌ها از مجموعه‌ای از گره‌های متصل به هم (نورون‌ها) تشکیل شده‌اند که اطلاعات را پردازش و منتقل می‌کنند.

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد (شبکه‌های عصبی عمیق) برای یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌ها استفاده می‌کند. این لایه‌ها به شبکه اجازه می‌دهند تا بازنمایی‌های انتزاعی از داده‌ها را یاد بگیرد، که منجر به عملکرد بهتر در وظایفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی سری‌های زمانی می‌شود.

چرا Keras؟

Keras به دلایل متعددی برای مبتدیان و متخصصان یادگیری ماشین جذاب است:

**سهولت استفاده:** Keras رابطی ساده و شهودی را ارائه می‌دهد که یادگیری و استفاده از آن را آسان می‌کند.
**قابلیت توسعه‌پذیری:** Keras به شما امکان می‌دهد مدل‌های پیچیده را به سرعت و به آسانی ایجاد کنید.
**مدولار بودن:** Keras از بلوک‌های ساختمانی مدولار استفاده می‌کند که می‌توانید آن‌ها را برای ایجاد معماری‌های مختلف ترکیب کنید.
**پشتیبانی از چندین بک‌اند:** Keras می‌تواند بر روی TensorFlow، Theano و CNTK اجرا شود.
**جامعه فعال:** Keras دارای یک جامعه فعال از توسعه‌دهندگان و کاربران است که پشتیبانی و منابع زیادی را ارائه می‌دهند.

نصب Keras

نصب Keras بسیار ساده است. ابتدا باید پایتون و یکی از بک‌اندهای پشتیبانی شده (معمولاً TensorFlow) را نصب کنید. سپس می‌توانید Keras را با استفاده از pip نصب کنید:

```bash pip install keras ```

اگر از TensorFlow استفاده می‌کنید، مطمئن شوید که نسخه سازگار با Keras را نصب کرده‌اید.

مفاهیم کلیدی Keras

**مدل (Model):** یک مدل در Keras نمایانگر یک شبکه عصبی است.
**لایه (Layer):** لایه‌ها بلوک‌های ساختمانی اصلی مدل‌ها هستند. هر لایه یک تبدیل خاص را بر روی داده‌ها اعمال می‌کند.
**نورون (Neuron):** واحد اساسی پردازش در یک شبکه عصبی.
**وزن (Weight):** پارامترهایی که در طول آموزش شبکه یاد گرفته می‌شوند و تعیین می‌کنند که هر اتصال بین نورون‌ها چقدر قوی است.
**بایاس (Bias):** پارامتر دیگری که در طول آموزش شبکه یاد گرفته می‌شود و به هر نورون یک مقدار ثابت اضافه می‌کند.
**تابع فعال‌سازی (Activation Function):** تابعی که خروجی هر نورون را تعیین می‌کند.
**بهینه‌ساز (Optimizer):** الگوریتمی که برای تنظیم وزن‌ها و بایاس‌ها در طول آموزش استفاده می‌شود.
**تابع ضرر (Loss Function):** تابعی که میزان خطا بین پیش‌بینی‌های مدل و مقادیر واقعی را اندازه‌گیری می‌کند.
**متریک (Metric):** معیاری که برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود.
**دسته (Batch):** زیرمجموعه‌ای از داده‌های آموزشی که در هر تکرار آموزش استفاده می‌شود.
**Epoch:** یک دور کامل از آموزش بر روی کل مجموعه داده آموزشی.

ساخت یک مدل ساده در Keras

برای شروع، یک مدل ساده برای طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از مجموعه داده MNIST (اعداد دست‌نویس) ایجاد می‌کنیم. این مدل شامل یک لایه متراکم (Dense) با 128 نورون و یک لایه خروجی با 10 نورون (برای 10 رقم) خواهد بود.

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

بارگیری مجموعه داده MNIST

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

تغییر شکل داده‌ها

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

نرمال‌سازی داده‌ها

x_train = x_train.astype('float32') / 255.0 x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

ایجاد مدل

model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=784)) model.add(Dense(10, activation='softmax'))

کامپایل مدل

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',

             optimizer='adam',
             metrics=['accuracy'])

آموزش مدل

model.fit(x_train, y_train, epochs=2, batch_size=32)

ارزیابی مدل

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100)) ```

انواع لایه‌ها در Keras

Keras طیف گسترده‌ای از لایه‌ها را ارائه می‌دهد که می‌توانید از آن‌ها برای ساخت مدل‌های مختلف استفاده کنید:

**Dense:** لایه متراکم که هر نورون به تمام نورون‌های لایه قبلی متصل است.
**Convolutional (Conv2D, Conv3D):** لایه کانولوشنی که برای پردازش تصاویر و ویدئوها استفاده می‌شود.
**Pooling (MaxPooling2D, AveragePooling2D):** لایه تجمیع که برای کاهش ابعاد داده‌ها استفاده می‌شود.
**Recurrent (LSTM, GRU):** لایه بازگشتی که برای پردازش داده‌های ترتیبی مانند متن و صدا استفاده می‌شود.
**Embedding:** لایه جاسازی که برای نمایش کلمات یا سایر داده‌های گسسته به عنوان بردارهای پیوسته استفاده می‌شود.
**Dropout:** لایه حذف که برای جلوگیری از بیش‌برازش استفاده می‌شود.
**BatchNormalization:** لایه نرمال‌سازی دسته‌ای که برای بهبود سرعت و پایداری آموزش استفاده می‌شود.

بهینه‌سازها در Keras

بهینه‌سازها الگوریتم‌هایی هستند که برای تنظیم وزن‌ها و بایاس‌ها در طول آموزش استفاده می‌شوند. Keras چندین بهینه‌ساز را ارائه می‌دهد:

**SGD (Stochastic Gradient Descent):** الگوریتم گرادیان نزولی تصادفی.
**Adam:** یک الگوریتم بهینه‌سازی تطبیقی که معمولاً عملکرد خوبی دارد.
**RMSprop:** یک الگوریتم بهینه‌سازی تطبیقی دیگر.
**Adagrad:** یک الگوریتم بهینه‌سازی تطبیقی که نرخ یادگیری را برای هر پارامتر تنظیم می‌کند.

توابع ضرر در Keras

توابع ضرر میزان خطا بین پیش‌بینی‌های مدل و مقادیر واقعی را اندازه‌گیری می‌کنند. Keras چندین تابع ضرر را ارائه می‌دهد:

**Mean Squared Error (MSE):** میانگین مربع خطا.
**Categorical Crossentropy:** آنتروپی متقاطع دسته‌ای.
**Sparse Categorical Crossentropy:** آنتروپی متقاطع دسته‌ای پراکنده.
**Binary Crossentropy:** آنتروپی متقاطع باینری.

ارزیابی مدل

پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن را ارزیابی کنید. Keras چندین متریک را ارائه می‌دهد که می‌توانید از آن‌ها برای ارزیابی مدل استفاده کنید:

**Accuracy:** دقت.
**Precision:** دقت.
**Recall:** بازخوانی.
**F1-score:** امتیاز F1.
**AUC (Area Under the Curve):** مساحت زیر منحنی.

استراتژی‌های پیشرفته در Keras

**تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning):** استفاده از تکنیک‌هایی مانند جستجوی شبکه‌ای، جستجوی تصادفی و بهینه‌سازی بیزی برای یافتن بهترین مقادیر برای هایپرپارامترها.
**Regularization:** استفاده از تکنیک‌هایی مانند L1 و L2 regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش.
**Data Augmentation:** افزایش اندازه مجموعه داده آموزشی با ایجاد نسخه‌های تغییر یافته از تصاویر موجود.
**Transfer Learning:** استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای وظایف جدید.
**Ensemble Methods:** ترکیب چندین مدل برای بهبود عملکرد.

پیوندهای مرتبط با تحلیل تکنیکال و حجم معاملات

نتیجه‌گیری

Keras یک کتابخانه قدرتمند و آسان برای استفاده است که به شما امکان می‌دهد به سرعت و به آسانی مدل‌های یادگیری عمیق ایجاد کنید. با استفاده از Keras، می‌توانید ایده‌های خود را به سرعت به پروتوتایپ تبدیل کنید و آن‌ها را آزمایش کنید. این مقاله یک مقدمه جامع برای مبتدیان است که می‌خواهند با Keras آشنا شوند. با تمرین و آزمایش، می‌توانید مهارت‌های خود را در Keras بهبود بخشید و مدل‌های پیچیده‌تری ایجاد کنید.

یادگیری تقویتی پردازش زبان طبیعی بینایی کامپیوتر شبکه‌های عصبی کانولوشنی شبکه‌های عصبی بازگشتی TensorBoard کتابخانه NumPy کتابخانه Pandas matplotlib sklearn مجموعه داده CIFAR-10 مجموعه داده ImageNet GPU CPU بک‌اند TensorFlow

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان