كيفية الاستفادة بسهولة من MLflow على Databricks

مقدمة عن MLflow

أ. نظرة عامة على MLflow

1. تعريف وغرض MLflow

MLflow هي منصة مفتوحة المصدر لإدارة عمر دورة حياة تعلم الآلة من البداية إلى النهاية، بما في ذلك التجربة، والاستنساخ، والنشر، وسجل وسطي للنموذج. يساعد علماء البيانات والمهندسين في تتبع تجاربهم في تعلم الآلة، وتعبئة ونشر النماذج، ومشاركة والتعاون في مشاريع ML.

2. المكونات الرئيسية في MLflow

أ. تعقب MLflow

تعقب MLflow هو مكون يتيح لك تسجيل وتتبع تجارب تعلم الآلة الخاصة بك، بما في ذلك المعلمات والمقاييس والأصول. يوفر طريقة مركزية لتتبع تجاربك ومقارنة النتائج.

ب. نماذج MLflow

نماذج MLflow هي مكون يوفر تنسيق قياسي لتعبئة نماذج التعلم الآلي، مما يجعل من السهل نشر النماذج على مجموعة متنوعة من منصات الخدمة.

ج. مشاريع MLflow

مشاريع MLflow هي مكون يوفر تنسيقًا قياسيًا لتعبئة مشاريع علم البيانات القابلة لإعادة الاستخدام والقابلة للتكرار، مما يجعل من السهل مشاركتها وتشغيلها على منصات مختلفة.

د. سجل MLflow

سجل MLflow هو مكون يوفر مخزنًا نموذجيًا مركزيًا، يسمح لك بتحويل النماذج في مراحل مختلفة (مثل مرحلة التجريب ومرحلة الإنتاج) وتتبع أصولها.

ب. فوائد استخدام MLflow

1. تكرار وإصدار النماذج

يساعد MLflow في ضمان تكرارية تجارب تعلم الآلة الخاصة بك من خلال تتبع كل المعلومات ذات الصلة مثل الشفرة والبيانات والبيئة المرتبطة بكل تجربة. يسهل ذلك تكرار النتائج ومقارنتها.

2. التعاون والمشاركة

يوفر MLflow منصة مركزية للتعاون في مشاريع تعلم الآلة، مما يتيح لأعضاء الفريق مشاركة التجارب والنماذج وتكوينات المشروع.

3. نشر وإدارة النماذج

يبسط MLflow عملية نشر وإدارة النماذج لتعلم الآلة عن طريق توفير تنسيق قياسي وأدوات لتعبئة وخدمة النماذج.

تتبع MLflow

أ. مفاهيم تتبع MLflow

1. التجربة

تمثل التجربة في MLflow مجموعة من التشغيل، حيث يتوافق كل تشغيل مع تنفيذ واحد لنص تعلم الآلة أو سير العمل.

2. التشغيل

يمثل التشغيل في MLflow تنفيذًا واحدًا لنص تعلم الآلة أو سير العمل، بما في ذلك المعلمات والمقاييس والأصول المرتبطة بذلك التنفيذ.

3. المعلمات والمقاييس

المعلمات هي المتغيرات الدخيلة إلى تجربة تعلم الآلة، بينما المقاييس هي مقاييس الأداء التي ترغب في تتبعها وتحسينها.

4. الأصول

الأصول في MLflow هي أي ملفات أو بيانات مرتبطة بـ تشغيل، مثل ملفات النموذج والرسوم البيانية أو عينات مجموعة البيانات.

ب. واجهة برمجة التطبيقات لتتبع MLflow

1. تسجيل التجارب والتشغيلات

أ. تسجيل المعلمات

يمكنك تسجيل المعلمات في تشغيل MLflow باستخدام وظيفة mlflow.log_param()، على سبيل المثال:

import mlflow
 
mlflow.start_run()
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
mlflow.log_param("num_epochs", 10)

ب. تسجيل المقاييس

يمكنك تسجيل المقاييس في تشغيل MLflow باستخدام وظيفة mlflow.log_metric()، على سبيل المثال:

mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)
mlflow.log_metric("f1_score", 0.88)

ج. تسجيل الأصول

يمكنك تسجيل الأصول في تشغيل MLflow باستخدام وظيفة mlflow.log_artifact()، على سبيل المثال:

mlflow.log_artifact("model.pkl")
mlflow.log_artifact("plots/feature_importance.png")

2. استعلام وعرض التجارب والتشغيلات

أ. واجهة تتبع

يوفر MLflow واجهة تتبع مبنية على الويب تتيح لك عرض ومقارنة التجارب والتشغيلات الخاصة بك. يمكنك الوصول إلى واجهة التتبع عن طريق تشغيل الأمر mlflow ui.

ب. واجهة سطر الأوامر لـ MLflow

يمكنك أيضًا التفاعل مع نظام تتبع MLflow باستخدام واجهة سطر الأوامر (CLI) لـ MLflow. على سبيل المثال، يمكنك قائمة جميع التجارب في نسخة MLflow الخاصة بك باستخدام الأمر mlflow experiments list.

ج. واجهة برمجة تطبيقات MLflow لـ Python

بالإضافة إلى واجهة سطر الأوامر، يمكنك أيضًا استخدام واجهة برمجة تطبيقات MLflow لـ Python للتفاعل برمجيًا مع نظام التتبع. على سبيل المثال، يمكنك الاستعلام عن جميع التشغيلات في تجربة محددة باستخدام وظيفة mlflow.search_runs().

ج. دمج تتبع MLflow مع Databricks

1. تمكين تتبع MLflow في Databricks

لتمكين تتبع MLflow في Databricks، تحتاج إلى تكوين مساحة العمل Databricks الخاصة بك لاستخدام خادم تتبع MLflow. يمكن القيام بذلك عن طريق ضبط معلمات التكوين المناسبة في مساحة العمل Databricks الخاصة بك.

2. تتبع التجارب والتشغيلات على Databricks

بمجرد تمكين تتبع MLflow في Databricks، يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات لـ MLflow لتسجيل التجارب والتشغيلات من دفاتر الملاحظات أو الوظائف في Databricks الخاصة بك. العملية مشابهة للأمثلة الموضحة في الجزء السابق.

3. الوصول إلى بيانات تتبع MLflow في Databricks

يمكنك الوصول إلى بيانات تتبع MLflow المخزنة في مساحة العمل Databricks الخاصة بك باستخدام واجهة برمجة التطبيقات لـ MLflow للحصول على API لغة Python أو واجهة المستخدم Databricks. هذا يتيح لك عرض ومقارنة التجارب والتشغيلات ضمن بيئة Databricks.

نماذج MLflow

أ. مفهوم نموذج MLflow

1. تنسيق وطراز النموذج

توفر نماذج MLflow تنسيقًا قياسيًا لتعبئة نماذج تعلم الآلة، مما يتيح لك نشرها على مجموعة متنوعة من منصات الخدمة. يمكن أن يكون لكل نموذج "طرز" واحد أو أكثر، وهي طرق مختلفة لتمثيل النموذج (مثل TensorFlow وscikit-learn وPyTorch).

2. تجسيد النموذج

توفر نماذج MLflow أيضًا نظام إصدار لتتبع إصدارات مختلفة من النماذج وإدارة دورة حياتها.

ب. تسجيل وتسجيل النماذج

1. تسجيل النماذج باستخدام MLflow

أ. تسجيل النماذج باستخدام واجهة برمجة التطبيقات MLflow

يمكنك تسجيل النماذج في MLflow باستخدام وظيفة mlflow.log_model()، على سبيل المثال:

import mlflow.sklearn
from sklearn.linear_regress
or import LinearRegression
 
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
 
mlflow.log_model(model, "linear-regression")

ب. تسجيل النماذج من الإطارات الشهيرة لـ ML

يوفر MLflow الدعم المضمن لتسجيل النماذج من مختلف الإطارات لتعلم الآلة، مثل scikit-learn وTensorFlow وPyTorch.

2. تسجيل النماذج في سجل MLflow

أ. تصنيف النماذج

عند تسجيل نموذج في سجل MLflow، يمكنك تحديد رقم إصدار للنموذج. هذا يتيح لك تتبع إصدارات مختلفة من نفس النموذج عبر الوقت.

ب. مراحل النموذج

يتيح لك سجل MLflow أيضًا إدارة دورة حياة نماذجك من خلال تحويلها من خلال مراحل مختلفة، مثل "التجريب" و"الإنتاج" و"الأرشفة".

ج. دمج نماذج MLflow مع Databricks

1. نشر النماذج على Databricks

يمكنك نشر نماذج MLflow الخاصة بك على Databricks عن طريق تسجيلها في سجل MLflow ثم استخدام ميزة تقديم النماذج في Databricks لخدمة النماذج.

2. تقديم النماذج باستخدام خدمة Databricks Model Serving

توفر خدمة Databricks Model Serving منصة قابلة للتحجيم ومُدارة لخدمة نماذج MLflow الخاصة بك، مما يتيح لك نشر وإدارة النماذج بسهولة في الإنتاج.

3. رصد وإدارة النماذج على Databricks

توفر واجهة المستخدم Databricks أدوات لرصد وإدارة نماذج MLflow المنشورة، بما في ذلك ميزات لتتبع أداء النموذج، والعودة إلى الإصدارات السابقة، والترويج والنشر التلقائي للنماذج.

مشاريع MLflow

أ. مفهوم مشاريع MLflow

1. تركيب المشروع والتكوين

تحدد مشاريع MLflow تنسيق قياسي لتعبئة مشاريع علم البيانات قابلة لإعادة الاستخدام والقابلة للتكرار. يشمل ذلك هيكل دليل المشروع وملف تكوين (MLproject) الذي يحدد اعتمادات المشروع ونقاط الدخول.

2. إدارة التبعية

تستخدم مشاريع MLflow ملفات البيئة (مثل conda.yaml) لإدارة التبعية الخاصة بمشروعك، مما يضمن أن يمكن تكرار تجاربك وسير العمل عبر بيئات مختلفة.

ب. تشغيل مشاريع MLflow

1. تشغيل المشاريع محليًا

يمكنك تشغيل مشروع MLflow محليًا باستخدام الأمر mlflow run. سينشئ هذا تشغيلًا جديدًا لـ MLflow وينفذ نقطة الدخول للمشروع.

mlflow run my-project-dir

2. تشغيل المشاريع على Databricks

يمكنك أيضًا تشغيل مشاريع MLflow على Databricks عن طريق تقديمها كوظائف أو تنفيذها في دفاتر الملاحظات في Databricks. يتيح لك هذا الاستفادة من موارد الحوسبة القابلة للتحجيم المقدمة من Databricks.

ج. دمج مشاريع MLflow مع Databricks

1. تنفيذ مشاريع MLflow على Databricks

لتشغيل مشروع MLflow على Databricks، يمكنك استخدام واجهة المستخدم لوظائف Databricks أو واجهة سطر الأوامر لتقديم المشروع كوظيفة. ستقوم Databricks بإنشاء تشغيل جديد لـ MLflow وتنفيذ نقطة الدخول للمشروع.

2. جدولة وأتمتة مشاريع MLflow على Databricks

توفر Databricks أيضًا ميزات لجدولة وأتمتة تنفيذ مشاريع MLflow، مما يتيح لك إعداد سير عمل متكرر أو تشغيل مشاريع بناءً على أحداث أو شروط محددة.

سجل MLflow

أ. مفهوم سجل MLflow

1. إصدار النماذج والمراحل

يوفر سجل MLflow مخزنًا مركزيًا للنماذج، مما يتيح لك تتبع إصدارات مختلفة من النماذج وإدارة دورة حياتها عن طريق تحويلها عبر مراحل مختلفة، مثل "التجريب" و"الإنتاج" و"الأرشفة".

2. سلسلة النموذج وبياناته الميتاداتا

يتتبع سجل MLflow أيضًا سلسلة النموذج والبيانات الميتاداتا المرتبطة بكل نموذج مسجل، بما في ذلك الشفرة والمعلمات والمقاييس المستخدمة لتدريب النموذج.

ب. التفاعل مع سجل MLflow

1. تسجيل النماذج

يمكنك تسجيل النماذج في سجل MLflow باستخدام الأمر mlflow models register أو واجهة برمجة التطبيقات لـ MLflow Python.

mlflow.register_model("runs:/run_id/model", "my-model")

2. عرض وإدارة النماذجيوفر واجهة مستخدم Databricks واجهة قائمة على الويب لعرض وإدارة النماذج المسجلة في سجل MLflow، بما في ذلك ميزات تصفح نسخ النموذج ومقارنة أداء النموذج وتحويل النماذج بين المراحل.

3. تعزيز وتحويل مراحل النموذج

يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات MLflow Python أو واجهة المستخدم Databricks لتعزيز النماذج بين مراحل مختلفة في سجل MLflow، وتوحيد عملية نشر النموذج بشكل تلقائي.

from mlflow.tracking.client import MlflowClient
 
client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
    name="my-model",
    version=1,
    stage="Production"
)

C. دمج سجل MLflow مع Databricks

1. الوصول إلى سجل MLflow من Databricks

عند تمكين تتبع MLflow في Databricks، يتم دمج سجل MLflow تلقائيا مع مساحة عمل Databricks الخاصة بك، مما يتيح لك الوصول إلى وإدارة النماذج المسجلة لديك مباشرة من واجهة Databricks UI أو من خلال واجهة برمجة تطبيقات MLflow Python.

2. تحسين الترويج للنماذج ونشرها على Databricks

يوفر Databricks ميزات لتحسين الترويج للنماذج ونشرها للنماذج المسجلة في سجل MLflow، مثل إعداد الحيلولة لنشر إصدارات نموذج جديدة تلقائيًا للإنتاج أو التراجع إلى الإصدارات السابقة في حالة حدوث مشاكل.

المواضيع المتقدمة

A. إدارة الحياة لـ MLflow

1. مراقبة وتحذير

يمكنك إعداد أنظمة مراقبة وتنبيه لتتبع أداء وصحة سير العمل في تعلم الآلة القائم على MLflow، مما يضمن الكشف السريع عن أي مشاكل ومعالجتها.

2. نشر وترويج النماذج تلقائيًا

من خلال دمج MLflow مع أدوات ومنصات أخرى، يمكنك بناء سير عمل نهاية إلى نهاية تروج ونشر إصدارات نماذج جديدة تلقائيًا للإنتاج، مما يقلل من الجهد اليدوي المطلوب لإدارة نماذج تعلم الآلة الخاصة بك.

B. توسيع MLflow على Databricks

1. التدريب الموزع والتجريب

يوفر Databricks ميزات لتشغيل عمليات تدريب التعلم الآلي الموزعة وعمليات التجريب، مما يتيح لك الاستفادة من الموارد الحسابية المقياسة لمنصة Databricks لتسريع تجاربك التي تعتمد على MLflow.

2. تقييم النماذج ونشرها بشكل متوازٍ

يتيح Databricks أيضا تقييم النماذج ونشر عدة إصدارات من النماذج بشكل متوازٍ، مما يتيح لك اختبار ونشر عدة إصدارات من النماذج بسرعة في الإنتاج، مما يحسن كفاءة خطوط الأنابيب العاملة بتقنية MLflow لديك.

C. إدارة وأمان MLflow

1. التحكم في الوصول والأذونات

يمكنك تكوين التحكم في الوصول والأذونات لسير العمل لتعلم الآلة الخاص بك القائم على MLflow، مما يضمن أن يمكن الوصول وتعديل التجارب والنماذج والبيانات الحساسة الأخرى من قبل المستخدمين المصرح لهم فقط.

2. تسجيل الأنشطة والامتثال

يوفر Databricks ميزات لتسجيل ومراقبة الأنشطة داخل سير العمل الخاص بك القائم على MLflow، مما يساعدك على تلبية متطلبات التنظيم والامتثال لأنظمة تعلم الآلة الخاصة بك.

الختام

A. ملخص للمفاهيم الرئيسية

في هذا البرنامج التعليمي، غطينا المكونات الرئيسية لـ MLflow، بما في ذلك التتبع والنماذج والمشاريع والسجل، وكيف يمكن دمجها مع منصة Databricks. استكشفنا فوائد استخدام MLflow، مثل إمكانية تكرار التجربة والتعاون ونشر النماذج، و

الشبكات العصبية التكرارية (CNNs)

الشبكات العصبية التكرارية (CNNs) هي نوع من الهندسة العميقة المتميزة بقدرتها على معالجة وتحليل البيانات المرئية، مثل الصور ومقاطع الفيديو. تستلهم CNNs الهيكل الخلفي للقشرة البصرية في الدماغ البشري وهي مصممة لتعلم السمات ذات الصلة واستخراجها تلقائيًا من البيانات المدخلة.

طبقات الفلترة

المكون الأساسي لـ CNN هو طبقة الفلترة. في هذه الطبقة، يتم تحريك مجموعة من الفلاتر القابلة للتعلم (المعروفة أيضًا بنوى الفلتر) على الصورة المدخلة، مما يؤدي إلى إنتاج خريطة سمات. تم تصميم الفلاتر لاكتشاف الميزات المحددة، مثل الحواف أو الأشكال أو التكسات، في الصورة المدخلة. يسمح عملية الفلترة للشبكة بالتقاط العلاقات المكانية داخل البيانات المدخلة، وهو أمر حاسم لمهام مثل تصنيف الصور وكشف الأجسام.

وفيما يلي مثال على طبقة الفلترة في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تعريف طبقة الفلترة
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

في هذا المثال، تحتوي طبقة الفلترة على 16 فلتر، كل فلتر بحجم 3x3 بكسل. يحدد المعلمة in_channels عدد قنوات الإدخال (في هذه الحالة، 3 لصورة RGB)، ومعلمة out_channels عدد قنوات الإخراج (16 في هذا المثال).

طبقات العصابات المجمعة

بعد طبقات الفلترة، غالبًا ما تحتوي CNNs على طبقات العصابات المجمعة، والتي تستخدم لتقليل الأبعاد المكانية لخرائط السمات مع الحفاظ على المعلومات الأهم. العملية الأكثر شيوعًا للتجميع هو التجميع القصوى، الذي يختار القيمة القصوى داخل حجم نافذة محدد.

وفيما يلي مثال على طبقة التجميع القصوى في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تعريف طبقة التجميع القصوى القصوى
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

في هذا المثال، تحتوي طبقة التجميع القصوى القصوى على حجم نواة 2x2 وزن نواة 2، مما يعني أنها ستختار القيمة القصوى من نافذة 2x2 وستنقل النافذة 2 بكسل في كل مرة.

طبقات متصلة بالكامل

بعد طبقات الفلترة والتجميع، يحتوي CNN عادة على طبقة أو أكثر متصلة بالكامل، والتي تشبه الطبقات المستخدمة في الشبكات العصبية التقليدية. تأخذ هذه الطبقات خرائط السمات المطوية من الطبقات السابقة وتستخدمها لإجراء التنبؤ النهائي، مثل تصنيف الصورة لمهمة تصنيف الصور.

وفيما يلي مثال على طبقة متصلة بالكامل في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تعريف طبقة متصلة بالكامل
fc_layer = nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)

في هذا المثال، تحتوي طبقة التصبحة بالكامل على 1024 ميزة إدخال و 10 ميزة إخراج، يمكن استخدامها في مشكلة تصنيف ذات 10 فئات.

بنية CNNs

هناك العديد من البنى المعمارية المعروفة لـ CNNs التي تم تطويرها واستخدامها على نطاق واسع في مجال التعلم العميق. بعض أشهر هذه البنيات تشمل:

LeNet: واحدة من أقدم وأكثر البنيات التقنية التأثير، تم تطويرها بواسطة Yann LeCun في التسعينات. تم تصميمها للتعرف على الأرقام المكتوبة يدويا.
AlexNet: تم تطويرها بواسطة Alex Krizhevsky و Ilya Sutskever و Geoffrey Hinton في عام 2012. كانت AlexNet اختراقا في مجال تصنيف الصور، حيث تفوقت بشكل كبير على الأساليب التقليدية في مجموعة بيانات ImageNet.
VGGNet: اقترحها Karen Simonyan و Andrew Zisserman في عام 2014. VGGNet معروفة ببنيتها البسيطة والمتسقة، حيث تستخدم فقط مرشحات الفلتر ذات الأبعاد 3x3.
GoogLeNet: تم طرحها بواسطة Christian Szegedy وزملائه في عام 2014. قدمت GoogLeNet نهج "وحدة الاستيعاب"، الذي يسمح بالحساب وتحسين الأداء بشكل فعال.
ResNet: تم تطويرها بواسطة Kaiming He و Xiangyu Zhang و Shaoqing Ren و Jian Sun في عام 2015. قدمت ResNet مفهوم الصلة المتبقية، الذي ساعد في حل مشكلة اختفاء التدرجات في الشبكات العصبية العميقة جدا.

هذه مجرد أمثلة قليلة من العديد من بنى الـ CNNs التي تم تطويرها واستخدامها على نطاق واسع في تطبيقات التعلم العميق المختلفة.

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) هي نوع من الهندسة العميقة المتميزة بقدرتها على معالجة البيانات التسلسلية، مثل النص، الكلام والسلاسل الزمنية. على عكس الشبكات العصبية التي تتابع التغذية، التي تعالج الإدخالات بشكل مستقل عن بعضها البعض، فإن RNNs قادرة على الاحتفاظ بـ "ذاكرة" للمدخلات السابقة، مما يتيح لها التقاط المعلومات السياقية في البيانات.

الهيكل الأساسي للـ RNN

الهيكل الأساسي لـ RNN يتكون من حالة مخفية، يتم تحديثها في كل خطوة زمنية بناءً على المدخل الحالي والحالة المخفية السابقة. هذا يسمح لـ RNN بتعلم الأنماط والتبعيات في البيانات التسلسلية.

فيما يلي مثال بسيط لخلية RNN في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تعريف خلية RNN
rnn_cell = nn.RNNCell(input_size=10, hidden_size=32)

في هذا المثال، تأخذ خلية RNN مدخل بحجم 10 ولها حالة مخفية بحجم 32.

ذاكرة القصيرة الطويلة (LSTM)

واحدة من التحديات الأساسية للـ RNNs الأساسي هي مشكلة اختفاء التدرجات، حيث يمكن أن تصبح التدرجات صغيرة جدًا عندما يتم العودة بالنسبة إلى الشبكة. هذا يمكن أن يسهل عملية تعلم التبعيات طويلة الأمد في البيانات.

لمعالجة هذه المشكلة، تم تقديم نوع أكثر تطورًا من RNN يسمى "ذاكرة القصيرة الطويلة" (LSTM). تستخدم المناطق الزمنية هندسة أكثر تعقيدًا تشمل صمامات للسيطرة على تدفق المعلومات، مما يتيح لها التقاط التبعيات طويلة الأمد بشكل أفضل.

فيما يلي مثال على طبقة LSTM في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تعريف طبقة LSTM
lstm_layer = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)

في هذا المثال، تأخذ طبقة LSTM مدخلاً بحجم 10 وحالة مخفية بحجم 32، وتتكون من 2 طبقة. المعلمة 'batch_first' تشير إلى أن القراءة الدفعة للتحويل الداخلي لها بعد الدفعة الأولى.

وحدة RNN المشروعة (GRU)

نوع آخر من RNN هو "وحدة RNN المشروعة" (GRU)، والتي تشبه LSTM ولكنها لديها بنية أبسط. أثبتت GRUs أنها قادرة على تحقيق أداء جيد في مجموعة متنوعة من المهام بينما تكون أكثر كفاءة حسابية من LSTMs.

فيما يلي مثال على طبقة GRU في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تعريف طبقة GRU
gru_layer = nn.GRU(input_size=10, hidden_size=32, num_layers=2, batch_first=True)
```### تطبيقات RNN
 
لقد تم تطبيق RNN بنجاح في مجموعة واسعة من المهام ، بما في ذلك:
1. **معالجة اللغة الطبيعية (NLP)**: يستخدم RNN على نطاق واسع في مهام مثل تعيين اللغة وتوليد النص وترجمة الآلة.
2. **التعرف على الكلام**: يمكن استخدام RNN لتحويل اللغة المنطوقة إلى نص ، باستخدام قدرتها على معالجة البيانات التسلسلية.
3. **توقع السلاسل الزمنية**: يمكن استخدام RNN لإجراء توقعات على بيانات السلاسل الزمنية ، مثل أسعار الأسهم أو أنماط الطقس.
4. **معالجة الفيديو**: يمكن استخدام RNN لمهام مثل تصنيف الفيديو وتعرف الحركة ، حيث تكون المعلومات الزمنية في الفيديو أمرًا حاسمًا.
 
## شبكات الإنطلاق التضادي الجنراتي (GANs)
 
شبكات الإنطلاق التضادي الجنراتي (GANs) هي نوع من بنية التعلم العميق التي تهدف إلى توليد بيانات جديدة ، مثل الصور أو النص ، التي تشبه بيانات التدريب. تتألف GANs من شبكتين عصبيتين يتم تدريبهما بطريقة تنافسية: شبكة المُنشئ وشبكة المميز.
 
### هندسة شبكة GAN
 
شبكة المُنشئ مسؤولة عن إنشاء بيانات جديدة ، في حين يتم تدريب شبكة المميز للتمييز بين البيانات المُنشأة والبيانات الحقيقية من مجموعة التدريب. يتم تدريب الشبكتين على نحو تنافسي ، حيث يحاول الجهاز المُنشئ خداع الجهاز المميز بينما يحاول الجهاز المميز التمييز بدقة عن البيانات المُنشأة.
 
إليك مثال بسيط لهندسة شبكة GAN في PyTorch:
 
```python
import torch.nn as nn
 
# تعريف شبكة المولد
generator = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 784),
    nn.Tanh()
)
 
# تعريف شبكة المميز
discriminator = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 1),
    nn.Sigmoid()
)

في هذا المثال ، تأخذ شبكة المولد مدخلات ذات 100 أبعاد (عادةً متجه ضوضاء عشوائي) وتنتج مخرجات ذات 784 أبعاد (صورة بدقة 28 × 28 بكسل). تأخذ شبكة المميز مدخلات ذات 784 أبعاد (صورة) وتخرج بقيمة واحدة تمثل الاحتمالية أن المدخل هو صورة حقيقية من مجموعة التدريب.

تدريب GAN

عملية التدريب لشبكة GAN تنطوي على التبديل بين تدريب المُنشئ وتدريب المميز. تدرب شبكة المُنشئ لتصغير دالة الخسارة التي تشجعها على إنشاء بيانات يتم تصنيفها بشكل غير صحيح بواسطة المميز. تدرب شبكة المميز لتكبير دالة الخسارة التي تشجعها على تمييز البيانات الحقيقية والمُنشأة بشكل صحيح.

إليك مثال بسيط لحلقة التدريب في شبكة GAN في PyTorch:

import torch.optim as optim
 
# تعريف المُحسنين لشبكة المولد والمميز
g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)
 
for epoch in range(num_epochs):
    # قم بتدريب شبكة المميز
    d_optimizer.zero_grad()
    real_data = get_real_data()
    real_output = discriminator(real_data)
    real_loss = criterion(real_output, torch.ones_like(real_output))
    
    noise = get_noise(batch_size, 100)
    fake_data = generator(noise)
    fake_output = discriminator(fake_data.detach())
    fake_loss = criterion(fake_output, torch.zeros_like(fake_output))
    d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
    d_loss.backward()
    d_optimizer.step()
    
    # قم بتدريب شبكة المولد
    g_optimizer.zero_grad()
    noise = get_noise(batch_size, 100)
    fake_data = generator(noise)
    fake_output = discriminator(fake_data)
    g_loss = criterion(fake_output, torch.ones_like(fake_output))
    g_loss.backward()
    g_optimizer.step()

في هذا المثال ، يتم تدريب شبكة المميز على البيانات الحقيقية والمُنشأة ، بينما يتم تدريب المُنشئ على إنشاء بيانات يتم تصنيفها من قبل المميز على أنها حقيقية.

تطبيقات GAN

لقد تم تطبيق GAN بنجاح في مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك:

توليد الصور: يمكن استخدام GAN لتوليد صور تبدو واقعية ، مثل الوجوه أو المشاهد الطبيعية أو الأعمال الفنية.
توليد النص: يمكن استخدام GAN لتوليد نص متسق وطبيعي ، مثل مقالات الأخبار أو الكتابة الإبداعية.
تحقيق درجة دقة أعلى: يمكن استخدام GAN لتوليد صور عالية الدقة من إدخالات منخفضة الدقة ، مما يسمح بـ "توسيع" الصورة.
ترجمة المجال: يمكن استخدام GAN لترجمة الصور أو النص من مجال واحد إلى آخر ، مثل تحويل رسم تخطيطي إلى لوحة واقعية.

استنتاج

في هذا البرنامج التعليمي ، قمنا بشرح المفاهيم الرئيسية وهندسات التعلم العميق ، بما في ذلك شبكات العصب الإنطلاقي الأمامي ، وشبكات العصب الطبقية المتكررة (RNNs) ، وشبكات الإنطلاق التضادي الجنراتي (GANs). لقد قدمنا أمثلة محددة ومقتطفات من الشفرة لتوضيح تنفيذ هذه النماذج باستخدام PyTorch.

يعد التعلم العميق مجالًا يتطور بسرعة مع وجود تطبيقات عديدة في مجالات مختلفة ، من رؤية الحاسوب ومعالجة اللغة الطبيعية إلى الروبوتات والرعاية الصحية. ومع استمرار تقدم هذا المجال ، من المهم أن نبقى على اطلاع دائم بأحدث التطورات وأن نكتشف باستمرار طرقًا جديدة ومبتكرة لتطبيق هذه التقنيات لحل المشكلات المختلفة.

كيفية فهم تدريب نماذج اللغة الضخمة (LLM) بسهولة للمبتدئين كيفية فهم ResNet بسهولة في PyTorch