Обсуждение статьи "Классификационные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX"
Спасибо, интересно. Еще бы скорости глянуть.
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Классификационные модели библиотеки Scikit-learn и их экспорт в ONNX:
В данной статье мы рассмотрим применение всех классификационных моделей пакета Scikit-learn для решения задачи классификации ирисов Фишера, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий на полном наборе Iris dataset.
В пресс-релизе "ONNX Runtime is now open source" утверждается, что ONNX Runtime также поддерживает профиль ONNX-ML :
Профиль ONNX-ML — это часть ONNX, созданная специально для моделей машинного обучения (ML). Он предназначен для описания и представления различных видов ML-моделей, таких как модели классификации, регрессии, кластеризации и других, в удобной форме, которую можно использовать на различных платформах и средах, поддерживающих ONNX. Профиль ONNX-ML упрощает передачу, развертывание и выполнение моделей машинного обучения, делая их более доступными и переносимыми.
В данной статье мы рассмотрим применение всех классификационных моделей пакета Scikit-learn для решения задачи классификации ирисов Фишера, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5.
Автор: MetaQuotes