- بواسطة x32x01 ||
تعرف على إطار عمل باي تورش PyTorch وأهميته لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
لا يوجد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي لا يعرف بأن لغة البرمجة بايثون هي واحدة من أهم لغات برمجة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة فهي توفر الكثير من المكتبات وأطر العمل التي تعزز هذا المجال.
وسنعرفك في هذا موضوع أحد أشهر أطر عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق Deep Learning في لغة بايثون وهو على إطار عمل باي تورش PyTorch الذي اكتسب شهرة واسعة خلال السنوات الأخيرة، وأصبح اليوم واحدًا من الأدوات الأكثر استخدامًا في العالم في مجال تعلم الآلة، ونوضح لك أبرز مميزاته واستخداماته وطريقة التعامل معه.
باي تورش PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق، والتعلم العميق هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يستخدم الشبكات العصبية artificial neural network للتعلم من البيانات وتنفيذ مهام مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.
طُوّرَ إطار PyTorch من قبل فريق بحث الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا (فيسبوك سابقًا) عام 2016 استنادًا إلى مكتبة تورش السابقة Torch المستندة بدورها إلى لغة البرمجة Lua، وهو مكتوب بلغة البرمجة الشهيرة بايثون Python ويعد اليوم إطار عمل ذائع الصيت ويملك مجتمعًا كبيرًا من المساهمين والمطورين وهو يستخدم في العديد من الشركات الكبرى مثل Tesla و Uber وغيرها.
وما نعنيه هنا بإطار التعلم العميق منصة برمجية توفر لك طبقة تجريدية تمكنك من بناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة ونشرها بسهولة كبيرة، فالهدف من إطار العمل باي تورش PyTorch هو تمكين المستخدمين من تنفيذ مهام التعلم العميق بطريقة بسيطة وفعالة. فإنشاء نماذج من الصفر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية، أمر صعب ومعقد لذا يجب الاعتماد على النماذج المدربة مسبقًا في البحث والتطوير وهذا ما يوفره لك إطار باي تورش PyTorch للمختصين في الذكاء الاصطناعي.
فمن خلال استخدام أطر العمل مثل باي تورش PyTorch لن يكون هناك حاجة لكتابة الكثير من الشيفرات البرمجية ويمكن استخدام نماذج معقدة بعدد قليل من السطور البرمجية فقط وهذا ما يجعله يعتبر خيارًا ممتازًا للباحثين والمطورين الذين يبحثون عن أداة تعلم عميق مرنة وسهلة الاستخدام ويمكن تخصيصها لتلبية احتياجاتهم الخاصة.
ملاحظة: تمثل الشبكة العصبية الاصطناعية نوعًا من الخوارزميات المستخدمة لنمذجة البيانات ذات الأنماط المعقدة. وتحاكي الشبكة العصبية عمل الدماغ البشري من خلال الاعتماد على طبقات متعددة متصلة ببعضها البعض بواسطة عقد Nodes تعالج البيانات قوم بالمعالجة وتتصرف مثل الخلايا العصبية البشرية. إذ تُنشئ هذه الطبقات المتصلة بالعقد شبكة معقدة قادرة على معالجة وفهم كميات ضخمة من البيانات.
استخدامات PyTorch
يتميز باي تورش PyTorch بمرونته الكبيرة ويستخدم في تطبيقات ومجالات عديدة على سبيل المثال من أهم استخدامات PyTorch ما يلي:
يتمتع إطار باي تورش بالعديد من الفوائد والمميزات التي تجعله الخيار المفضل لدى مهندسي الذكاء الاصطناعي ومن أبرز مميزات باي تورش نذكر:
حيث يوفر PyTorch واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تغنيك عن الخوض في العديد من التفاصيل منخفضة المستوى المتعلقة بالتعلم العميق وتسهل عليك التركيز على تصميم النماذج الخاصة بك.
يعتمد على لغة البرمجة الشهيرة بايثون
وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة وأسهلها وتناسب مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بشكل مثالي، وبما أن باي تورش يعتمد على بايثون فهذا يعني أن مطوري البايثون سيـلفون العمل مع باي تورش بسرعة أكثر من العمل مع أطر برمجة الآلة العميقة الأخرى. كما أنه يتكامل بسلاسة مع مكتبات البايثون الشهيرة مثل NumPy وSciPy وPandas مما يجعل التعامل مع البيانات وتحليلها أمرًا سهلًا.
يوفر نماذج متنوعة
يوفر إطار باي تورش PyTorch مجموعة متنوعة من النماذج ومعماريات الشبكات العصبية المدربة مسبقًا التي يمكن ضبطها بشكل دقيق واستخدامها لمهام مختلفة في تعلم الآلة، وما نقصده بنموذج PyTorch هنا صنف برمجي بلغة بايثون Python class يمكن إعداده واستدعاؤه بسهولة من أجل إجراء الحسابات والتوقعات كما يمكنك ضبطه على مجموعة معينة من البيانات حسب احتياجاتك.
يصلح لتطبيقات متنوعة
يصلح PyTorch للاستخدام في طيف واسع من التطبيقات مثل تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية، والتعلم المعزز، والنمذجة التكرارية وغيرها من تطبيقات التعلم العميق.
يملك دعم مجتمعي واسع
على الرغم من أن بايتورش هو إطار عمل حديث نسبيًا، إلا أنه تمكن من تشكيل مجتمع كبير وضخم من الخبراء والمطورين نظرًا لأن لغة بايثون التي يعتمد عليها تملك أكبر المجتمعات البرمجية على مستوى العالم، وبهذا يستفيد مستخدمو باي تورش من المعرفة المشتركة كما أن توثيق باي تورش منظم جيدًا للغاية ويناسب المبتدئين.
يوفر ميزة التطوير التفاعلي
يمكنك استخدام محررات أو دفاتر ملاحظات تفاعلية مثل محرر جوبيتر Jupiter التفاعلي بتناغم مع باي تورش. وهذا يسمح لك بالتفاعل مع البيانات وتمثيلها وتصحيح أخطائها خطوة بخطوة ويجعل عملية التطوير أكثر فهمًا.
يوفر ميزة رسم الحسابات الديناميكي
يتضمن PyTorch ميزات مدمجة لتصور هياكل النماذج، ويستخدم الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية dynamic computation graphs ويعني هذا أن رسم الحسابات يتم إنشاؤه أثناء تشغيل البرنامج بشكل فوري وليس ثابت ومحدد مسبقًا static computational graphs كما هو الحال في إطارات التعلم العميق الأخرى مثل TensorFlow.
لوصف هذه الميزة بأسلوب أبسط، تخيل وجود قماش يمكنك فيه رسم، تعديل، ومحو أجزاء من رسمك في أي ترتيب يقدم لك إطار باي تورش هذه المرونة في التعامل عند بناء وتعديل نماذج الشبكات العصبية.وهذا يسهل تصحيح الأخطاء وتكرار النماذج وبمجرد تغيير هيكل النموذج سيُحدَّث الرسم البياني الخاص به تلقائيًا.
يوفر وحدة مجموعات بيانات مدمجة جاهزة للاستخدام
يوفر لك إطار باي تورش PyTorch العديد من مجموعات البيانات التي تناسب العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، مثل الرؤية الحاسوبية، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية وبالتالي ستتمكن من بناء شبكة عصبية خاصة بك ولن تضطر لجمع ومعالجة البيانات بنفسك.
يسهل تصحيح الأخطاء
يمكنك استخدام العديد من أدوات تصحيح الأخطاء Debugging للغة بايثون Python مع إطار باي تورش، على سبيل المثال ، يمكن استخدام الوحدة pdb و ipdb لتصحيح الأكواد البرمجية التي تكتبها في إطار PyTorch. كما يعمل مصحح الأخطاء المدمج مع محرر بايثون باي تشارم PyCharm أيضًا بسلاسة مع كود PyTorch.
يناسب مختلف أنواع العتاد
يوفر الإطار إدارة فعالة للذاكرة، مما يتيح للمستخدم تدريب شبكات عصبية كبيرة باستخدام موارد الأجهزة المحدودة التي تستخدم وحدة المعالجة CPU كما يدعم تدريب GPU عالي الجود للأجهزة المتطورة التي تتضمن وحدة معالجة الرسومات GPU وهي معالج قوي مكون من مئات النوى التي يمكن أن تتعامل مع البرمجة المتزامنة التي تستخدم آلاف الخيوط Threads في نفس الوقت مما يقلل من وقت التدريب بشكل كبير ويناسب تدريب الشبكات العصبية الكبيرة والمعقدة.
عيوب PyTorch
على الرغم من أن المميزات والجوانب الإيجابية التي يتمتع بها إطار باي تورش PyTorch إلا أنه يشتمل كذلك من بعض الجوانب السلبية مثل:
مقارنة بين باي تورش PyTorch وتنسرفلو TensorFlow
هناك العديد من أطر التعلم العميق المتاحة للاستخدام وتعتبر كل من TensorFlowو PyTorch إطارين قويين لتعلم الآلة في لغة بايثون Python، فبايتورش PyTorch مطور قبل شركة فيسبوك كما ذكرنا سابقًا أما TensorFlow فقد طورته شركة جوجل وهما يقدمان وظائف أساسية مشابهة، إلا أنها يختلفان في بعض النواحي ومن بين أبرز الفروقات بينهما نذكر ما يلي:
خطوات تعلم باي تورش PyTorch
إليك أهم الخطوات التي عليك اتباعها كي تتمكن من استخدام إطار عمل بايتورش بكفاءة:
قبل أن تتمكن من التعامل مع إطار باي تورش عليك أن تتعلم المفاهيم الرياضية الأساسية مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء والاحتمالات وتعلم أساسيات الخوارزميات وهياكل البيانات
بعدها ابدأ بتعلم لغة البرمجة بايثون Python التي يعتمد عليها إطار باي تورش وتدرب على كتابة التعليمات البرمجية وتصحيح أخطائها
الخطوة التي تليها هي تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق وافهم تقنيات وخوارزميات التعلم العميق، ومفاهيم كثل التصنيف والانحدار، وتقييم النماذج وتحسينها فهذه المبادئ النظرية أساسية للتطبيق العمل على إطار العمل لاحقًا.
تعلم طريقة تثبيت إطار باي تورش وإعداده محليًا وتعرف على واجهته ومكوناته وتآلف مع أسلوب التعامل معه كما يمكنك التعامل معه مباشرة على السحابة.
تعرف على طريقة تحضير البيانات في باي تورش والمعالجة المسبقة لها واكتشف طريقة بناء الشبكات العصبية وتدريبها، بدءًا من تحديد النموذج وتدريب في مجالات مختلفة مثل في الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
تعلم آلية تقييم النماذج وعمل التنبؤات منها وكيفية تحسين دقة النموذج وسرعته وموثوقيته
جرب تنفيذ نماذج التعلم العميق في تطبيقات فعلية في العالم الحقيقي مثل تطبيقات الويب لتعزز فهم المبادئ النظرية مثل تطبيقات التعرف على الصور وإنشاء النصوص وتحليل المشاعر واكتشاف الوجه لتبني معرض أعمال خاص بك.
احرص على التعلم المستمر وتطوير مهاراتك كمتخصص في التعلم العميق فهذا المجال متجدد وسريع التطور وعليك دومًا مواكبة أحدث التطورات والاتجاهات.
وفي الختام تذكر أن الذكاء الاصطناعي اليوم لم يعد مجالًا مقتصرًا على الباحثين والرياضيين والشركات التقنية المتطورة بل باي بإمكان أي شخص ملم بأساسيات الرياضيات والخوارزميات وبلغة البرمجة بلغة بايثون Python تحقيق نتائج مميزة في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق بسهولة كبيرة. فإذا كانت مهتمًا بتعلم هذا المجال الحديث والثوري وتبحث عن مصادر احترافية باللغة العربية فستجد الكثير من مصادر التعلم من خلال المقالات المنشورة في قسم الذكاء الاصطناعي في أكاديمية حسوب كما توفر الأكاديمية دورة تعلم الذكاء الاصطناعي وهي دورة مميزة وشاملة تساعدك على تعلم لغة بايثون وتطوير تطبيقات ذكية لمعالجة وتحليل البيانات وفهم كافة الخوارزميات والمفاهيم البرمجية التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة وتطبيق مشاريع حقيقية وستكسبك هذه الدورة الشاملة الكثير من المعرفة النظرية والتطبيقات العملية التي توصلك من المستوى المبتدئ للاحتراف وتؤهلك لدخول سوق العمل بسرعة والمنافسة بقوة في هذا المجال.
الخلاصة
نرجو أن نكون قد وفقنا في هذا المقال لتعريفك على كل ما تحتاجه إطار عمل باي تورش وهو PyTorch أحد أقوى الأدوات المستخدمة لتدريب الشبكات العصبية العميقة والتعلم العميق وبينا لك أبرز مميزاته التي تجعل منه بيئة ملائمة تفيد أي شخص مهتم بالعمل في مجال الذكاء الاصطاعي، وأبرز الفروقات بينه وبين إطار عمل الذكاء الاصطناعي تنسرفلو TensorFlow، إذا كان لديك أي تساؤل حول ما ورد في الموضوع يمكنك تركه في التعليقات .
لا يوجد شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي لا يعرف بأن لغة البرمجة بايثون هي واحدة من أهم لغات برمجة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة فهي توفر الكثير من المكتبات وأطر العمل التي تعزز هذا المجال.
وسنعرفك في هذا موضوع أحد أشهر أطر عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق Deep Learning في لغة بايثون وهو على إطار عمل باي تورش PyTorch الذي اكتسب شهرة واسعة خلال السنوات الأخيرة، وأصبح اليوم واحدًا من الأدوات الأكثر استخدامًا في العالم في مجال تعلم الآلة، ونوضح لك أبرز مميزاته واستخداماته وطريقة التعامل معه.
باي تورش PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق، والتعلم العميق هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يستخدم الشبكات العصبية artificial neural network للتعلم من البيانات وتنفيذ مهام مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.
طُوّرَ إطار PyTorch من قبل فريق بحث الذكاء الاصطناعي في شركة ميتا (فيسبوك سابقًا) عام 2016 استنادًا إلى مكتبة تورش السابقة Torch المستندة بدورها إلى لغة البرمجة Lua، وهو مكتوب بلغة البرمجة الشهيرة بايثون Python ويعد اليوم إطار عمل ذائع الصيت ويملك مجتمعًا كبيرًا من المساهمين والمطورين وهو يستخدم في العديد من الشركات الكبرى مثل Tesla و Uber وغيرها.
وما نعنيه هنا بإطار التعلم العميق منصة برمجية توفر لك طبقة تجريدية تمكنك من بناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة ونشرها بسهولة كبيرة، فالهدف من إطار العمل باي تورش PyTorch هو تمكين المستخدمين من تنفيذ مهام التعلم العميق بطريقة بسيطة وفعالة. فإنشاء نماذج من الصفر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية، أمر صعب ومعقد لذا يجب الاعتماد على النماذج المدربة مسبقًا في البحث والتطوير وهذا ما يوفره لك إطار باي تورش PyTorch للمختصين في الذكاء الاصطناعي.
فمن خلال استخدام أطر العمل مثل باي تورش PyTorch لن يكون هناك حاجة لكتابة الكثير من الشيفرات البرمجية ويمكن استخدام نماذج معقدة بعدد قليل من السطور البرمجية فقط وهذا ما يجعله يعتبر خيارًا ممتازًا للباحثين والمطورين الذين يبحثون عن أداة تعلم عميق مرنة وسهلة الاستخدام ويمكن تخصيصها لتلبية احتياجاتهم الخاصة.
ملاحظة: تمثل الشبكة العصبية الاصطناعية نوعًا من الخوارزميات المستخدمة لنمذجة البيانات ذات الأنماط المعقدة. وتحاكي الشبكة العصبية عمل الدماغ البشري من خلال الاعتماد على طبقات متعددة متصلة ببعضها البعض بواسطة عقد Nodes تعالج البيانات قوم بالمعالجة وتتصرف مثل الخلايا العصبية البشرية. إذ تُنشئ هذه الطبقات المتصلة بالعقد شبكة معقدة قادرة على معالجة وفهم كميات ضخمة من البيانات.
استخدامات PyTorch
يتميز باي تورش PyTorch بمرونته الكبيرة ويستخدم في تطبيقات ومجالات عديدة على سبيل المثال من أهم استخدامات PyTorch ما يلي:
- في مجال الرؤية الحاسوبية حيث يتم استخدامه لتصنيف الصور والكشف عن الكائنات وتقسيم الصور.
- في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ويوفر منصة قوية لبناء وتدريب الشبكات العصبية لمهام مثل تصنيف النصوص وتحليل المشاعر والترجمة الآلية.
- في مجال التعلم المعزز، حيث تم استخدامه لتطوير وكلاء يمكنها لعب ألعاب مثل Atari و Go. وفي تحليل وتوقع السلاسل الزمنية، وكذلك للتعرف على الأصوات وتوليد النصوص.
- في تطوير النماذج التي يمكنها معالجة سلاسل الدخل الديناميكية ذات الطول المتغير بفضل أسلوب الرسم البياني الحسابي الديناميكي التي يعتمدها.
يتمتع إطار باي تورش بالعديد من الفوائد والمميزات التي تجعله الخيار المفضل لدى مهندسي الذكاء الاصطناعي ومن أبرز مميزات باي تورش نذكر:
- سهل الاستخدام
- يعتمد على لغة البرمجة الشهيرة بايثون
- يوفر نماذج منوعة
- يصلح لتطبيقات متنوعة
- يملك دعم مجتمعي واسع
- يوفر ميزة التطوير التفاعلي
- يوفر ميزة رسم الحسابات الديناميكي
- يناسب مختلف أنواع العتاد لنوضح المزيد حول كل ميزة من هذه الميزات.
حيث يوفر PyTorch واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تغنيك عن الخوض في العديد من التفاصيل منخفضة المستوى المتعلقة بالتعلم العميق وتسهل عليك التركيز على تصميم النماذج الخاصة بك.
يعتمد على لغة البرمجة الشهيرة بايثون
وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة وأسهلها وتناسب مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بشكل مثالي، وبما أن باي تورش يعتمد على بايثون فهذا يعني أن مطوري البايثون سيـلفون العمل مع باي تورش بسرعة أكثر من العمل مع أطر برمجة الآلة العميقة الأخرى. كما أنه يتكامل بسلاسة مع مكتبات البايثون الشهيرة مثل NumPy وSciPy وPandas مما يجعل التعامل مع البيانات وتحليلها أمرًا سهلًا.
يوفر نماذج متنوعة
يوفر إطار باي تورش PyTorch مجموعة متنوعة من النماذج ومعماريات الشبكات العصبية المدربة مسبقًا التي يمكن ضبطها بشكل دقيق واستخدامها لمهام مختلفة في تعلم الآلة، وما نقصده بنموذج PyTorch هنا صنف برمجي بلغة بايثون Python class يمكن إعداده واستدعاؤه بسهولة من أجل إجراء الحسابات والتوقعات كما يمكنك ضبطه على مجموعة معينة من البيانات حسب احتياجاتك.
يصلح لتطبيقات متنوعة
يصلح PyTorch للاستخدام في طيف واسع من التطبيقات مثل تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية، والتعلم المعزز، والنمذجة التكرارية وغيرها من تطبيقات التعلم العميق.
يملك دعم مجتمعي واسع
على الرغم من أن بايتورش هو إطار عمل حديث نسبيًا، إلا أنه تمكن من تشكيل مجتمع كبير وضخم من الخبراء والمطورين نظرًا لأن لغة بايثون التي يعتمد عليها تملك أكبر المجتمعات البرمجية على مستوى العالم، وبهذا يستفيد مستخدمو باي تورش من المعرفة المشتركة كما أن توثيق باي تورش منظم جيدًا للغاية ويناسب المبتدئين.
يوفر ميزة التطوير التفاعلي
يمكنك استخدام محررات أو دفاتر ملاحظات تفاعلية مثل محرر جوبيتر Jupiter التفاعلي بتناغم مع باي تورش. وهذا يسمح لك بالتفاعل مع البيانات وتمثيلها وتصحيح أخطائها خطوة بخطوة ويجعل عملية التطوير أكثر فهمًا.
يوفر ميزة رسم الحسابات الديناميكي
يتضمن PyTorch ميزات مدمجة لتصور هياكل النماذج، ويستخدم الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية dynamic computation graphs ويعني هذا أن رسم الحسابات يتم إنشاؤه أثناء تشغيل البرنامج بشكل فوري وليس ثابت ومحدد مسبقًا static computational graphs كما هو الحال في إطارات التعلم العميق الأخرى مثل TensorFlow.
لوصف هذه الميزة بأسلوب أبسط، تخيل وجود قماش يمكنك فيه رسم، تعديل، ومحو أجزاء من رسمك في أي ترتيب يقدم لك إطار باي تورش هذه المرونة في التعامل عند بناء وتعديل نماذج الشبكات العصبية.وهذا يسهل تصحيح الأخطاء وتكرار النماذج وبمجرد تغيير هيكل النموذج سيُحدَّث الرسم البياني الخاص به تلقائيًا.
يوفر وحدة مجموعات بيانات مدمجة جاهزة للاستخدام
يوفر لك إطار باي تورش PyTorch العديد من مجموعات البيانات التي تناسب العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، مثل الرؤية الحاسوبية، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية وبالتالي ستتمكن من بناء شبكة عصبية خاصة بك ولن تضطر لجمع ومعالجة البيانات بنفسك.
يسهل تصحيح الأخطاء
يمكنك استخدام العديد من أدوات تصحيح الأخطاء Debugging للغة بايثون Python مع إطار باي تورش، على سبيل المثال ، يمكن استخدام الوحدة pdb و ipdb لتصحيح الأكواد البرمجية التي تكتبها في إطار PyTorch. كما يعمل مصحح الأخطاء المدمج مع محرر بايثون باي تشارم PyCharm أيضًا بسلاسة مع كود PyTorch.
يناسب مختلف أنواع العتاد
يوفر الإطار إدارة فعالة للذاكرة، مما يتيح للمستخدم تدريب شبكات عصبية كبيرة باستخدام موارد الأجهزة المحدودة التي تستخدم وحدة المعالجة CPU كما يدعم تدريب GPU عالي الجود للأجهزة المتطورة التي تتضمن وحدة معالجة الرسومات GPU وهي معالج قوي مكون من مئات النوى التي يمكن أن تتعامل مع البرمجة المتزامنة التي تستخدم آلاف الخيوط Threads في نفس الوقت مما يقلل من وقت التدريب بشكل كبير ويناسب تدريب الشبكات العصبية الكبيرة والمعقدة.
عيوب PyTorch
على الرغم من أن المميزات والجوانب الإيجابية التي يتمتع بها إطار باي تورش PyTorch إلا أنه يشتمل كذلك من بعض الجوانب السلبية مثل:
- يفتقر باي تورش PyTorch لبعض الوظائف المدمجة مثل أدوات توسيع البيانات أو تكوين النموذج. وبالتالي يتطلب إنجاز هذه الوظائف بعض الجهد والوقت وقد يكون تنفيذها صعبًا على شخص لا يملك خبرة كافية بهيكلية الإطار والوظائف الخاصة به.
- إطار بايتورش PyTorch أقل توفقًا -مقارنة بالإطارات الأخرى- مع استخدام النماذج في بيئات الإنتاج بسبب عدم توافر بعض أدوات النشر والتكامل التي تتوفر عادة في إطارات أخرى مثل TensorRT أو ONNX Runtime التابعة لتنسرفلو TensorFlow.
- على الرغم من توفر خيارات لتحسين الأداء في إطار بايتورش إلا أنه قد يتطلب مزيدًا من الجهد مقارنة بالإطارات الأخرى لتحسين أداء التطبيقات ويعد أداؤه بطيئًا نسبيًا كما أن ميزة الرسم البياني الحسابي الديناميكي تقلل أداءه قليلًا.
مقارنة بين باي تورش PyTorch وتنسرفلو TensorFlow
هناك العديد من أطر التعلم العميق المتاحة للاستخدام وتعتبر كل من TensorFlowو PyTorch إطارين قويين لتعلم الآلة في لغة بايثون Python، فبايتورش PyTorch مطور قبل شركة فيسبوك كما ذكرنا سابقًا أما TensorFlow فقد طورته شركة جوجل وهما يقدمان وظائف أساسية مشابهة، إلا أنها يختلفان في بعض النواحي ومن بين أبرز الفروقات بينهما نذكر ما يلي:
- التنفيذ المتزامن: يستخدم باي تورش PyTorch التنفيذ المتزامن لأكواد لغة البرمجة بايثون من أجل تنفيذ عدة عمليات في نفس الوقت، في حين تحتاج لتهيئة كل عملية بشكل يدوي لتحقيق المعالجة المتزامنة للبيانات في تنسرفلو.
- تمثيل النماذج: يستخدم باي تورش PyTorch كما ذكرنا من قبل الرسوم البيانية الديناميكية، بينما يستخدم تنسرفلو أسلوب الرسوم الثابتة static computational graphs وهذا يجعله أسرع أداء لكن أقل مرونة.
- نشر النماذج: ، لا يوفر باي توش PyTorch خدمة لنشر النماذج على الويب، بينما يوفر تنسرفلو TensorFlow هذه الخدمة ويدعم نشر النماذج بسهولة باستخدام إطار عمل يسمى TensorFlow Serving وهو إطار يستخدم واجهات REST API لاستخدام نموذج التنبؤ بمجرد نشره مما يسهل استخدامه أكثر من بايتورش.
خطوات تعلم باي تورش PyTorch
إليك أهم الخطوات التي عليك اتباعها كي تتمكن من استخدام إطار عمل بايتورش بكفاءة:
قبل أن تتمكن من التعامل مع إطار باي تورش عليك أن تتعلم المفاهيم الرياضية الأساسية مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء والاحتمالات وتعلم أساسيات الخوارزميات وهياكل البيانات
بعدها ابدأ بتعلم لغة البرمجة بايثون Python التي يعتمد عليها إطار باي تورش وتدرب على كتابة التعليمات البرمجية وتصحيح أخطائها
الخطوة التي تليها هي تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق وافهم تقنيات وخوارزميات التعلم العميق، ومفاهيم كثل التصنيف والانحدار، وتقييم النماذج وتحسينها فهذه المبادئ النظرية أساسية للتطبيق العمل على إطار العمل لاحقًا.
تعلم طريقة تثبيت إطار باي تورش وإعداده محليًا وتعرف على واجهته ومكوناته وتآلف مع أسلوب التعامل معه كما يمكنك التعامل معه مباشرة على السحابة.
تعرف على طريقة تحضير البيانات في باي تورش والمعالجة المسبقة لها واكتشف طريقة بناء الشبكات العصبية وتدريبها، بدءًا من تحديد النموذج وتدريب في مجالات مختلفة مثل في الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
تعلم آلية تقييم النماذج وعمل التنبؤات منها وكيفية تحسين دقة النموذج وسرعته وموثوقيته
جرب تنفيذ نماذج التعلم العميق في تطبيقات فعلية في العالم الحقيقي مثل تطبيقات الويب لتعزز فهم المبادئ النظرية مثل تطبيقات التعرف على الصور وإنشاء النصوص وتحليل المشاعر واكتشاف الوجه لتبني معرض أعمال خاص بك.
احرص على التعلم المستمر وتطوير مهاراتك كمتخصص في التعلم العميق فهذا المجال متجدد وسريع التطور وعليك دومًا مواكبة أحدث التطورات والاتجاهات.
وفي الختام تذكر أن الذكاء الاصطناعي اليوم لم يعد مجالًا مقتصرًا على الباحثين والرياضيين والشركات التقنية المتطورة بل باي بإمكان أي شخص ملم بأساسيات الرياضيات والخوارزميات وبلغة البرمجة بلغة بايثون Python تحقيق نتائج مميزة في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق بسهولة كبيرة. فإذا كانت مهتمًا بتعلم هذا المجال الحديث والثوري وتبحث عن مصادر احترافية باللغة العربية فستجد الكثير من مصادر التعلم من خلال المقالات المنشورة في قسم الذكاء الاصطناعي في أكاديمية حسوب كما توفر الأكاديمية دورة تعلم الذكاء الاصطناعي وهي دورة مميزة وشاملة تساعدك على تعلم لغة بايثون وتطوير تطبيقات ذكية لمعالجة وتحليل البيانات وفهم كافة الخوارزميات والمفاهيم البرمجية التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة وتطبيق مشاريع حقيقية وستكسبك هذه الدورة الشاملة الكثير من المعرفة النظرية والتطبيقات العملية التي توصلك من المستوى المبتدئ للاحتراف وتؤهلك لدخول سوق العمل بسرعة والمنافسة بقوة في هذا المجال.
الخلاصة
نرجو أن نكون قد وفقنا في هذا المقال لتعريفك على كل ما تحتاجه إطار عمل باي تورش وهو PyTorch أحد أقوى الأدوات المستخدمة لتدريب الشبكات العصبية العميقة والتعلم العميق وبينا لك أبرز مميزاته التي تجعل منه بيئة ملائمة تفيد أي شخص مهتم بالعمل في مجال الذكاء الاصطاعي، وأبرز الفروقات بينه وبين إطار عمل الذكاء الاصطناعي تنسرفلو TensorFlow، إذا كان لديك أي تساؤل حول ما ورد في الموضوع يمكنك تركه في التعليقات .