Criar artigo
Rede neural na prática: Esboçando um neurônio
Rede neural na prática: Esboçando um neurônio
Neste artigo, faremos a confecção de um neurônio básico. Apesar de ele ser algo simples, e muitos acharem que o código é totalmente bobo e sem nenhum propósito. Quero que você, meu caro leitor, e entusiasta pelo tema de redes neurais. Brinque e se divirta estudando este simples esboço de neurônio. Não precisa ficar com receio de mexer no código a fim de entender o mesmo.
O escore de propensão na inferência causalidade
O escore de propensão na inferência causalidade
O artigo examina o tema de pareamento na inferência causal. O pareamento é utilizado para comparar observações semelhantes em um conjunto de dados. Isso é necessário para determinar corretamente os efeitos causais e eliminar o viés. O autor explica como isso ajuda na construção de sistemas de negociação baseados em aprendizado de máquina, que se tornam mais estáveis em novos dados nos quais não foram treinados. O escore de propensão desempenha um papel central e é amplamente utilizado na inferência causal.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 79): consultas agregadas de características (FAQ)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 79): consultas agregadas de características (FAQ)
No artigo anterior, nos familiarizamos com um dos métodos de detecção de objetos em imagens. No entanto, o processamento de imagens estáticas é um pouco diferente do trabalho com séries temporais dinâmicas, como aquelas relacionadas à dinâmica dos preços que estamos analisando. Neste artigo, quero apresentar a você o método de detecção de objetos em vídeo, que é mais relevante para a nossa tarefa atual.
Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente
Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente
Uma tentativa única de pesquisa para combinar uma série de algoritmos populacionais em uma única classe com o objetivo de simplificar a aplicação dos métodos de otimização. Essa abordagem não apenas abre possibilidades para o desenvolvimento de novos algoritmos, incluindo variantes híbridas, mas também estabelece um banco de testes básico universal. Este banco se torna uma ferramenta chave para a escolha do algoritmo ideal, dependendo da tarefa específica em questão.
Trabalho com modelos ONNX nos formatos float16 e float8
Trabalho com modelos ONNX nos formatos float16 e float8
Os formatos de dados utilizados para representar modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental em sua eficiência. Nos últimos anos, surgiram vários novos tipos de dados desenvolvidos especificamente para trabalhar com modelos de aprendizado profundo. Neste artigo, vamos focar em dois novos formatos de dados que se tornaram amplamente utilizados nos modelos modernos.
Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais
Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais
Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.
Rede neural na prática: Pseudo Inversa (II)
Rede neural na prática: Pseudo Inversa (II)
Por conta do fato, de que estes artigos visam a didática. E não para mostrar como implementar esta ou aquela funcionalidade. Vamos fazer algo um pouco diferente aqui. Em vez de mostrar como implementar a fatoração para conseguir a inversa de uma matriz. Vamos focar em como fatorar a pseudo inversa. O motivo é que não faz sentido, mostrar como fatorar algo de forma genérica. Se podemos fazer a mesma coisa de forma especializada. E melhor, será algo que você, conseguirá entender muito mais do por que as coisas serem como são. Então vamos ver por que um hardware aparece depois de um tempo, em substituição a um software.
Introdução ao MQL5 (Parte 4): Estruturas, classes e funções de tempo
Introdução ao MQL5 (Parte 4): Estruturas, classes e funções de tempo
Nesta série, continuamos a desvendar os segredos da programação. No novo artigo, vamos estudar as bases das estruturas, classes e funções de tempo e adquirir novas habilidades para programação eficiente. Este guia pode ser útil não apenas para iniciantes, mas também para desenvolvedores experientes, pois simplifica conceitos complexos, fornecendo informações valiosas para dominar o MQL5. Continue aprendendo coisas novas, aperfeiçoe suas habilidades de programação e domine o mundo da negociação algorítmica.
Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX
Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX
Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 75): aumentando a produtividade dos modelos de previsão de trajetórias
Redes neurais de maneira fácil (Parte 75): aumentando a produtividade dos modelos de previsão de trajetórias
Os modelos que estamos criando estão se tornando cada vez maiores e mais complexos. Com isso, aumentam os custos não apenas para o treinamento, mas também para a operação. Além disso, muitas vezes nos deparamos com situações em que o tempo de tomada de decisão é crítico. E, por isso, voltamos nossa atenção para métodos de otimização de desempenho dos modelos sem perder qualidade.
Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5
Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5
Neste artigo, continuamos a estudar os fundamentos da programação em MQL5. Vamos abordar arrays, funções personalizadas, pré-processadores e manipulação de eventos. Para maior clareza, cada passo de todas as explicações será acompanhado por código. Esta série de artigos estabelece a base para o estudo do MQL5, com ênfase na explicação de cada linha de código.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I
Neste artigo, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.
Previsão baseada em aprendizado profundo e abertura de ordens com o pacote MetaTrader 5 python e arquivo de modelo ONNX
Previsão baseada em aprendizado profundo e abertura de ordens com o pacote MetaTrader 5 python e arquivo de modelo ONNX
O projeto envolve o uso de Python para previsão em mercados financeiros baseada em aprendizado profundo. Nós exploraremos as nuances do teste de desempenho do modelo usando indicadores-chave como erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (MSE) e R-quadrado (R2), além de aprender a integrar tudo isso em um arquivo executável. Também criaremos um arquivo de modelo ONNX e um EA (Expert Advisor).
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais, que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação de dados direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, aumentar a precisão do modelo e até ajudar o modelo a alcançar um salto qualitativo!
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 10): RBM não convencional
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 10): RBM não convencional
As máquinas de Boltzmann restritas (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) são, em um nível básico, uma rede neural de duas camadas capaz de realizar classificação não supervisionada através da redução de dimensionalidade. Vamos usar seus princípios básicos e ver o que acontece se a desenharmos e a treinarmos de forma não convencional. Será que conseguiremos obter um filtro de sinais útil?