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データサイエンスと機械学習（第06回）：勾配降下法
データサイエンスと機械学習（第06回）：勾配降下法
勾配降下法は、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムの訓練において重要な役割を果たします。これは、その印象的な成果にもかかわらず、迅速でインテリジェントなアルゴリズムであり、多くのデータサイエンティストによっていまだに誤解されています。
ニューラルネットワークが簡単に（第21部）：変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)
ニューラルネットワークが簡単に（第21部）：変分オートエンコーダ(Variational autoencoder、VAE)
前回の記事で、オートエンコーダアルゴリズムについて学びました。他のアルゴリズム同様、このアルゴリズムには長所と短所があります。元の実装では、オートエンコーダは、訓練標本からオブジェクトを可能な限り分離するために使用されます。今回はその短所への対処法についてお話します。
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
ニューラルネットワークが簡単に（第18部）：アソシエーションルール
この連載の続きとして、教師なし学習の手法の中で、もう1つのタイプの問題であるアソシエーションルールのマイニングについて考えてみましょう。この問題タイプは、小売業、特にスーパーマーケットで、市場の分類を分析するために最初に使用されました。今回は、このようなアルゴリズムの取引への応用についてお話します。
データサイエンスと機械学習（第05回）：決定木
データサイエンスと機械学習（第05回）：決定木
決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。
ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減
ニューラルネットワークが簡単に（第17部）：次元削減
今回は、人工知能モデルについて引き続き説明します。具体的には、教師なし学習アルゴリズムについて学びます。クラスタリングアルゴリズムの1つについては既に説明しました。今回は、次元削減に関連する問題を解決する方法のバリエーションを紹介します。
機械学習を使いこなすには
機械学習を使いこなすには
アルゴリズム取引に関するトレーダーの知識の向上に役立つ資料を集めたので、チェックしてみてください。単純なアルゴリズムの時代は過ぎ去りつつあり、機械学習技術やニューラルネットワークを使用せずに成功することは難しくなっています。
ニューラルネットワークが簡単に（第14部）：データクラスタリング
ニューラルネットワークが簡単に（第14部）：データクラスタリング
前回の記事を公開してから1年以上が経過しました。アイデアを修正して新しいアプローチを開発するには、これはかなりの時間です。この新しい記事では、以前に使用された教師あり学習法から逸れようと思います。今回は、教師なし学習アルゴリズムについて説明します。特に、クラスタリングアルゴリズムの1つであるk-meansについて検討していきます。
データサイエンスと機械学習（第03回）：行列回帰
データサイエンスと機械学習（第03回）：行列回帰
今回のモデルは行列によって作成されています。これにより柔軟性が得られ、コンピュータの計算限界内に留まる限り、5つの独立変数だけでなく多くの変数を処理できる強力なモデルを作成できます。この記事を面白く読めることは間違いありません。
データサイエンスと機械学習（第01回）：線形回帰
データサイエンスと機械学習（第01回）：線形回帰
私たちトレーダーは、数字に基づいた判断をするよう、システムと自分自身を訓練する時期に来ています。目ではなく、直感で信じるのは、これが世界が向かっているところだということです。波の方向に垂直に移動しましょう。
MQL5の行列とベクトル
MQL5の行列とベクトル
特別な「matrix」と「vector」データ型を使用すると、数学表記に非常に近いコードを作成することができます。行列とベクトルのメソッドを使用すると、計算でネストされたループを作成したり配列で正しいインデックスを作成したりする必要がなくなるため、複雑なプログラムの開発における信頼性と速度が向上します。
多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム(第II部): Pythonでの実装とMQL5との統合
多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム(第II部): Pythonでの実装とMQL5との統合
MQLとの統合を開発するために利用できるPythonパッケージが存在し、データの探索、作成、機械学習モデルの使用などのさまざまな機会がもたらされます。MQL5に組み込まれているPython統合により、単純な線形回帰から深層学習モデルまで、さまざまなソリューションを作成できます。開発環境を設定して準備する方法と、いくつかの機械学習ライブラリを使用する方法を見てみましょう。
ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト
ニューラルネットワークが簡単に(第12回): ドロップアウト
ニューラルネットワークを研究する次のステップとして、ニューラルネットワークの訓練中に収束を高める手法を検討することをお勧めします。そのような手法はいくつかありますが、本稿では、それらの1つである「ドロップアウト」について考察します。
ニューラルネットワークが簡単に(第11部): GPTについて
ニューラルネットワークが簡単に(第11部): GPTについて
GPT-3は現在存在する言語ニューラルネットワークの中でおそらく最も高度なモデルの1つであり、その最大バリアントには1,750億個のパラメータが含まれています。もちろん、家庭にあるようなPCでそのような怪物を作成するつもりはありませんが、どのアーキテクチャソリューションを作業に使用し、それらからどのように利益を得ることができるかは確認することができます。
多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム
多層パーセプトロンとバックプロパゲーションアルゴリズム
これら2つの手法の人気が高まり、Matlab、R、Python、C ++などで多くのライブラリが開発されています。これらのライブラリは、入力として訓練セットを受け取り、問題に適切なネットワークを自動的に作成します。基本的なニューラルネットワークタイプ(単一ニューロンパーセプトロンと多層パーセプトロンを含む)がどのように機能するかを理解してみましょう。ネットワークを訓練するためのエキサイティングなアルゴリズムである勾配降下法とバックプロパゲーションについて検討します。既存の複雑なモデルは、多くの場合、このような単純なネットワークモデルに基づいています。
ニューラルネットワークが簡単に(第10回): Multi-Head Attention
ニューラルネットワークが簡単に(第10回): Multi-Head Attention
ニューラルネットワークにおける自己注意のメカニズムについては、以前に検討しました。実際には、最新のニューラルネットワークアーキテクチャは、いくつかの並列した自己注意スレッドを使用して、シーケンスの要素間のさまざまな依存関係を見つけます。このようなアプローチの実装を検討し、ネットワーク全体のパフォーマンスへの影響を評価しましょう。
ニューラルネットワークが簡単に(第8回): アテンションメカニズム
ニューラルネットワークが簡単に(第8回): アテンションメカニズム
以前の記事では、ニューラルネットワークを整理するための様々な選択肢を既に検証しました. また、画像処理アルゴリズムから借りた畳み込みネットワークについても検討しました. 今回の記事では、言語モデルの開発に弾みをつけた「アテンション・メカニズム」を考えることを提案します.
ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法
ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法
以前の記事では、ネットワーク内のすべてのニューロンに対して同じ学習率を用いてニューラルネットワークをトレーニングするためにストキャスティクススロープ降下法を使用しました。 本論文では、各ニューロンの学習速度を変化させることができる適応学習法に着目します。 その是非についても検討していきたいと思います。
ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する
ニューラルネットワークが簡単に(第6回): ニューラルネットワークの学習率を実験する
これまで、様々な種類のニューラルネットワークをその実装とともに考察してきました。 すべての場合において、ニューラルネットワークは、学習率を選択する必要があるグラディエントディーセント法を用いてトレーニングされました。 今回は、正しく選択されたレートの重要性とニューラルネットワーク学習への影響を例を用いて示したいと思います。
ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算
ニューラルネットワークが簡単に(第5回): OPENCLでのマルチスレッド計算
ニューラルネットワークの実装のいくつかのタイプについては、これまで説明してきました。 これまで考慮されたネットワークでは、各ニューロンに対して同じ操作が繰り返されます。 さらに論理的な進展としては、ニューラルネットワークの学習プロセスを高速化するために、現代の技術が提供するマルチスレッドコンピューティング機能を利用することです。 可能な実装の1つは、この記事で説明しています。
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
ニューラルネットワークが簡単に(第4回): リカレントネットワーク
これまでニューラルネットワークの勉強を続けてきました。 この記事では、ニューラルネットワークのもう一つのタイプであるリカレントネットワークについて考えてみます。 このタイプは、MetaTrader 5の取引プラットフォームで価格チャートで表現される時系列を使用するために提案されています。
ニューラルネットワークが簡単に
ニューラルネットワークが簡単に
人工知能は、多くの場合、幻想的で複雑で理解できない何かに関連付けられます。 同時に、人工知能は日常生活の中でますます言及されています。 ニューラルネットワークの使用に関する成果に関するニュースは、多くのさまざまなメディアで取り上げられています。 この記事の目的は、誰でもニューラルネットワークを作成し、トレードでAIの成果をあげることを示すためにあります。
ニューラルネットワークが簡単に(第9部)：作業の文書化
ニューラルネットワークが簡単に(第9部)：作業の文書化
長い道のりでした。ライブラリ内のコードはどんどん増えてきており、すべてのリンクと依存関係を追跡することが困難になっています。したがって、以前に作成したコードのドキュメントを作成し、新しい手順ごとに更新し続けることをお勧めします。適切に準備された文書化は、作業の整合性を確認するのに役立ちます。
トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト
トランスダクション・アクティブ機械学習におけるスロープブースト
本記事では、実データを活用したアクティブな機械学習手法について考察するとともに、その長所と短所について考察していきます. おそらく、いくつかの方法が有用であるとわかるでしょうし、機械学習モデルのアーセナルにインクルードするでしょう. トランスダクションは、サポートベクターマシン（SVM）の共同発明者であるVladimir Vapnik氏が紹介しています.
PythonやRの知識が不要なYandexのCatBoost機械学習アルゴリズム
PythonやRの知識が不要なYandexのCatBoost機械学習アルゴリズム
この記事では、具体的な例を用いて、機械学習プロセスのコードと主要な段階の説明をします。 このモデルを取得するためには、PythonやRの知識は必要ありません。 さらに、MQL5の基本的な知識があれば十分です - まさに私のレベルです。 したがって、この記事が、機械学習の評価やプログラムへの実装に興味のある人たちの手助けとなり、幅広い人たちの良いチュートリアルとなることを期待しています。