تمرير مصفوفة 4D إلى الشبكة العصبية المتكررة RNN

تعتبر الشبكات العصبية المتكررة (RNN) من أهم التقنيات المستخدمة في التعلم العميق، خاصةً في معالجة تسلسلات البيانات. تحتاج هذه الشبكات إلى تنسيق البيانات بشكل معين لاستيعاب التسلسلات ذات الأبعاد المختلفة. في هذا المقال، سنتناول كيفية تمرير موتر رباعي الأبعاد (4D tensor) إلى RNN، وسنقوم بتحليل كيفية استخدام البيانات الخاصة بمدفوعات القروض كمثال عملي على ذلك.

فهم الشبكات العصبية المتكررة

تقوم الشبكات العصبية المتكررة بمعالجة المعلومات بطريقة تسلسلية، مما يجعلها مثالية لتطبيقات مثل معالجة اللغة الطبيعية، والتنبؤات الزمنية، وتحليل البيانات المالية. على سبيل المثال، يتم تزويد الشبكة بمدفوعات العملاء على شكل تسلسلات، مما يساعدها على التعلم من الأنماط التاريخية. لكن كيف يمكن تمرير الموتر الرباعي الأبعاد أثناء التدريب؟

البيانات المقدمة والمشكلة المطروحة

لننظر إلى مثال يتعلق بسجل ائتماني لعميلين باستخدام مكتبة Pandas. لدينا إطار بيانات يحتوي على أسماء العملاء، تواريخ فتح القروض، حدود الائتمان، وعمود يتضمن المدفوعات التي تحكي قصة سداد القرض. يمثل الرمز "1" السداد الناجح، بينما يمثل الرمز "أ" عدم سداد القرض.

لنبدأ بتهيئة البيانات. نحتاج أولاً إلى فرز البيانات حسب الاسم وتاريخ فتح القرض، ثم نقوم بتسلسل المدفوعات لكل عميل. إليك كيفية القيام بذلك عبر دالة trunc التي تقوم بإعادة هيكلة البيانات:

def trunc(x, n=5):
    return x.values.transpose()[:, -n:].tolist()
data.sort_values(['name', 'loan_open_date']) \
    .groupby(['name'])[['credit_limit']] \
    .apply(lambda x: trunc(x, 2)) \
    .reset_index().rename(columns={0: 'seq'})

بناءً على التنفيذ السابق، نحصل على بنية بيانات متسلسلة للمدفوعات، مما يسهل تمريرها إلى RNN.

تحويل البيانات إلى موتر رباعي الأبعاد

لتمرير بيانات المدفوعات إلى RNN، يجب أن نتأكد من أن البعد يتناسب مع حجم الدفعة، عدد الميزات، وطول التسلسل. في هذا السياق، إذا كان لدينا عمود "المدفوعات" يمثل عمليات دفع بأطوال مختلفة، فسنحتاج إلى التعامل مع هذا التنوع.

لنحول البيانات إلى موتر رباعي الأبعاد. نقوم بتجميع المدفوعات في شكل موتر بحيث يحافظ على الهيكل المطلوب. يمكن أن يستخدم كود Keras الذي يعتمد على TensorFlow لهذا الغرض العديد من الوظائف للتأكد من أن الأبعاد صحيحة. يجب أن يكون الموتر بالشكل التالي: (حجم الدفعة، عدد الميزات، طول التسلسلات، عدد الطبقات).

التحديات التي يمكن مواجهتها

من بين التحديات التي يمكن أن تطرأ أثناء التحضير للبيانات هي عدم انتظام طول التسلسلات. يمكن استخدام التقنيات مثل "padding" لإضافة عناصر فارغة تسهم في توحيد الأطوال، مما يسهل نقل البيانات إلى نماذج RNN. تُعتبر هذه العملية جزءاً أساسياً من العمل مع الشبكات العصبية المتكررة، حيث تمثل البيانات غير المتسقة تحدياً يجب حله.

خاتمة

في الختام، passing a 4D tensor for RNN يتطلب معالجة دقيقة للبيانات والتأكد من أن جميع الأبعاد متوافقة بشكل صحيح. يعد فهم كيف يمكن استخدام الشبكات العصبية المتكررة في تحليل البيانات المدفوعة، خاصة في المجال المالي، أمراً مهماً. يمكن أن يوفر هذا الفهم للأفراد والمؤسسات القدرة على استغلال البيانات بشكل فعال، وبالتالي تحسين اتخاذ القرارات والتنبؤات. من خلال كود Python المستخدم كمثال، يُظهر كيف يمكن للبيانات غير المتسقة أن تكون قابلة للتحليل وإدخالها في إطار عمل Keras، حيث يمكن أن تقوم الشبكات العصبية المتكررة بعملياتها المعقدة بكفاءة.

في النهاية، تمرير موتر رباعي الأبعاد إلى RNN ليس بالمهمة اليسيرة، ولكن من خلال فهم البيانات بشكل جيد ومعالجتها بدقة، يمكن تحقيق نتائج مبهرة في النماذج المتقدمة.