كيراس

كيراس هو واجهة برمجة تطبيقات قوية وسهلة الاستخدام وعالية المستوى للشبكات العصبية مفتوحة المصدر، مكتوبة بلغة بايثون وقادرة على العمل فوق TensorFlow أو CNTK أو Theano. تم تطويره مع التركيز على تمكين تجربة سريعة ويأتي بدعم قوي لحالات الاستخدام الإنتاجية والبحثية على حد سواء. تم تطوير كيراس في الأصل بواسطة فرانسوا شولي، مهندس في جوجل، وهو مصمم للسماح بالنماذج الأولية السريعة والسهلة من خلال التفرعية والبساطة. أصبح كيراس حجر الأساس في مجال التعلم العميق بفضل سهولة الوصول إليه وقدرته على تبسيط العمليات الحسابية المعقدة إلى مهام قابلة للإدارة.

الميزات الرئيسية لكيراس

1. واجهة مستخدم سهلة
   يقدم كيراس واجهة بسيطة ومتسقة ومنتجة للغاية، مما يقلل من العبء الذهني على المطورين ويسمح لهم بالتركيز على بناء وتصميم هياكل النماذج بدلاً من التعامل مع التعقيدات الفنية.

2. التفرعية وقابلية التوسعة
   الإطار شديد التفرعية، مما يمكّن المستخدمين من إنشاء طبقات ونماذج وتدفقات عمل مخصصة. يدعم الهياكل البسيطة والمعقدة من خلال واجهتي Sequential وFunctional، مما يتيح مجالاً واسعاً للتجربة والتخصيص.

3. تعدد المنصات
   كيراس غير مرتبط بمنصة معينة، مما يعني أنه يمكن تشغيله على منصات مختلفة ويدعم عدة محركات خلفية مثل TensorFlow وJAX وPyTorch. تضمن هذه المرونة إمكانية تطوير ونشر النماذج عبر بيئات متنوعة، من وحدات المعالجة المركزية إلى وحدات TPUs، وحتى منصات الجوال والويب.

4. قابلية التوسع والأداء
   من خلال الاستفادة من قدرات TensorFlow ومحركات أخرى، يمكن لكيراس التوسع من إعدادات الجهاز الواحد إلى مجموعات كبيرة من وحدات GPU أو TPU، مما يجعله مناسباً للتجارب الصغيرة وأنظمة الإنتاج واسعة النطاق.

5. نظام بيئي غني
   يندمج كيراس مع نظام بيئي واسع من الأدوات والمكتبات. يوفر نماذج مدربة مسبقاً، وأدوات تحميل البيانات، ودعماً لمهام تعلم الآلة المتنوعة مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية وغيرها.

6. تجربة سريعة
   من خلال التجريدات عالية المستوى، يبسط كيراس عملية النماذج الأولية والتجربة مع هياكل النماذج المختلفة، وهو أمر حاسم للعمل الاستكشافي ودورات التطوير السريعة.

الهيكل والمكونات

كيراس مبني حول عنصرين أساسيين: الطبقات والنماذج. تمثل الطبقات اللبنات الأساسية للشبكات العصبية، حيث تحتضن الحالة (الأوزان) والعمليات الحسابية. أما النماذج فهي عبارة عن رسوم بيانية للطبقات يمكن تدريبها وتقييمها.

النماذج في كيراس

1. النموذج التسلسلي (Sequential Model)
   أبسط نوع من نماذج كيراس، يسمح لك ببناء نموذج طبقة تلو الأخرى بطريقة خطية. وهو مثالي للنماذج التي يكون لكل طبقة فيها مدخل ومخرج واحد فقط.

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense, Activation
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(units=64, input_dim=100))
   model.add(Activation('relu'))
   model.add(Dense(units=10))
   model.add(Activation('softmax'))
   

2. واجهة البرمجة الوظيفية (Functional API)
   توفر مرونة أكبر من خلال السماح بتعريف نماذج مع مداخل ومخارج متعددة وطبقات مشتركة وطوبولوجيا غير خطية. وهي مناسبة للهياكل المعقدة مثل الشبكات متعددة الفروع.

   from keras.layers import Input, Dense, concatenate
   from keras.models import Model
   
   input1 = Input(shape=(100,))
   input2 = Input(shape=(50,))
   hidden1 = Dense(64, activation='relu')(input1)
   hidden2 = Dense(32, activation='relu')(input2)
   merged = concatenate([hidden1, hidden2])
   output = Dense(10, activation='softmax')(merged)
   model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
   

3. توريث النموذج (Model Subclassing)
   لحالات الاستخدام التي تتطلب تخصيصاً أكبر، يسمح كيراس بتوريث فئة Model وتعريف مسار التنفيذ الأمامي الخاص بك باستخدام دالة call.

حالات الاستخدام والتطبيقات

يتم استخدام كيراس على نطاق واسع في مجالات متنوعة لبناء ونشر نماذج التعلم العميق. من بين التطبيقات الشائعة:

• معالجة الصور والفيديو
  مهام مثل تصنيف الصور، واكتشاف الأشياء، وتحليل الفيديو تستخدم الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) المبنية بكيراس.

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
  يدعم كيراس نماذج تحليل المشاعر، والترجمة الآلية، وغيرها من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بالاستفادة من قدرته على معالجة البيانات التسلسلية.

• تنبؤ السلاسل الزمنية
  تُستخدم النماذج التي تحتوي على طبقات LSTM أو GRU لتنبؤ بيانات السلاسل الزمنية، في مجالات مثل المالية والأرصاد الجوية وغيرها.

• الرعاية الصحية
  في التصوير الطبي، تساعد نماذج كيراس في الكشف المبكر عن الحالات، وفي اكتشاف الأدوية تتنبأ بالتفاعلات الجزيئية.

• الأنظمة الذاتية
  يسهل كيراس معالجة البيانات الفورية في الروبوتات والمركبات الذاتية القيادة، مما يساعد في الملاحة واتخاذ القرار.

• الذكاء الاصطناعي وتطوير الألعاب
  يُستخدم في تطوير الذكاء الاصطناعي للألعاب والمحاكاة، مع الاستفادة من التعلم المعزز لتجارب لعب قابلة للتكيف.

التكامل مع أتمتة الذكاء الاصطناعي والدردشة الآلية

يلعب كيراس دوراً محورياً في أتمتة الذكاء الاصطناعي والدردشة، إذ يوفر الأدوات اللازمة لبناء نماذج قوية لفهم اللغة الطبيعية، وتحليل المشاعر، وأنظمة الحوار. هذه الإمكانيات ضرورية لإنشاء روبوتات دردشة ذكية يمكنها التفاعل الطبيعي مع المستخدمين، وفهم السياق، وتقديم ردود ذات صلة. من خلال الاستفادة من ميزات كيراس القوية، يمكن للمطورين بسرعة بناء ونشر روبوتات دردشة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعزز تفاعل المستخدمين وتؤتمت مهام خدمة العملاء.

كيراس: إطار تعلم عميق

كيراس هو واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى للشبكات العصبية، مكتوبة بلغة بايثون وقادرة على العمل فوق TensorFlow أو CNTK أو Theano. تم تطويره مع التركيز على تمكين التجربة السريعة. فيما يلي بعض الأبحاث العلمية التي تبرز مرونة وتطبيقات كيراس في مجالات متنوعة:

1. VarteX: تعزيز التنبؤ بالطقس من خلال تمثيل المتغيرات الموزعة
   تناقش هذه الورقة تحديات التنبؤ بالطقس باستخدام نماذج التعلم العميق، خاصة التعامل مع متغيرات الأرصاد الجوية المتعددة. يقترح المؤلفون إطار VarteX الذي يستفيد من كيراس للتعلم الفعال وتجميع المتغيرات. يُظهر النموذج أداءً محسناً في التنبؤ باستخدام عدد أقل من المعلمات والموارد. ومن خلال كيراس، تعرض الدراسة قوة التدريب المجزأ إقليمياً والتجميعات المتعددة في توقعات الطقس. اقرأ المزيد.

2. NMT-Keras: مجموعة أدوات مرنة للغاية مع تركيز على الترجمة التفاعلية والتعلم المستمر
   NMT-Keras هو امتداد لمكتبة كيراس، صُمم خصيصاً للترجمة الآلية العصبية (NMT). يدعم الترجمة التنبؤية التفاعلية والتعلم المستمر، مما يبرز قدرة كيراس على تطوير أنظمة NMT المتقدمة. تمتد المجموعة أيضاً لتطبيقات أخرى مثل توصيف الصور والفيديو، مستفيدة من بنية كيراس التفرعية لمهام التعلم العميق المتنوعة. اقرأ المزيد

3. SciANN: غلاف لـ Keras/Tensorflow للحوسبة العلمية والتعلم العميق الموجه بالفيزياء باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
   SciANN هي حزمة بايثون مبنية على كيراس وتينسرفلو للحوسبة العلمية والتعلم العميق الموجه بالفيزياء. تعمل على تجريد بناء الشبكات العصبية للحسابات العلمية وتسهّل حل واكتشاف المعادلات التفاضلية الجزئية باستخدام بنية الشبكات العصبية الموجهة بالفيزياء (PINN). توضح الورقة استخدام كيراس في المهام العلمية المعقدة مثل ملاءمة المنحنيات وحل المعادلات التفاضلية. اقرأ المزيد.