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Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Bacterial Foraging Optimization - Genetischer Algorithmus (BFO-GA)" veröffentlicht.
In diesem Artikel wird ein neuer Ansatz zur Lösung von Optimierungsproblemen vorgestellt, bei dem Ideen aus BFO-Algorithmen (Bacterial Foraging Optimization, Optimierung gemäß bakterieller Nahrungssuche) und Techniken aus dem genetischen Algorithmus (GA) zu einem hybriden BFO-GA-Algorithmus kombiniert werden. Es verwendet Bakterienschwärme für die globale Suche nach einer optimalen Lösung und genetische Operatoren für die Verfeinerung lokaler Optima. Im Gegensatz zum ursprünglichen BFO können die Bakterien jetzt mutieren und Gene vererben.
Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 68): Offline Preference-guided Policy Optimization" veröffentlicht.
Seit den ersten Artikeln, die sich mit dem Verstärkungslernen befassten, haben wir uns auf die eine oder andere Weise mit zwei Problemen befasst: der Erkundung der Umgebung und der Bestimmung der Belohnungsfunktion. Jüngste Artikel haben sich mit dem Problem der Exploration beim Offline-Lernen befasst. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, bei dem die Autoren die Belohnungsfunktion vollständig eliminiert haben.
Artikel "Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 6):Anwendung und Test in einem EA mit ONNX" veröffentlicht.
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
Artikel "Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 5):Anwendung und Test in einem EA mit Socket" veröffentlicht.
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
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Artikel "Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit RestAPI-Integration (Teil 2): MQL5-Funktionen für die HTTP-Interaktion mit der REST-API des Tic-Tac-Toe-Spiels" veröffentlicht.
In diesem Artikel werden wir darüber sprechen, wie MQL5 mit Python und FastAPI interagieren kann, indem wir HTTP-Aufrufe in MQL5 zur Interaktion mit dem Tic-Tac-Toe-Spiel in Python verwenden. Der Artikel beschreibt die Erstellung einer API mit FastAPI für diese Integration und bietet ein Testskript in MQL5, das die Vielseitigkeit von MQL5, die Einfachheit von Python und die Effektivität von FastAPI bei der Verbindung verschiedener Technologien zur Schaffung innovativer Lösungen hervorhebt.
Artikel "Entwicklung eines MQL5 Reinforcement Learning Agenten mit RestAPI Integration (Teil 1): Wie man RestAPIs in MQL5 verwendet" veröffentlicht.
In diesem Artikel werden wir über die Bedeutung von APIs (Application Programming Interface) für die Interaktion zwischen verschiedenen Anwendungen und Softwaresystemen sprechen. Wir werden sehen, welche Rolle APIs bei der Vereinfachung der Interaktion zwischen Anwendungen spielen, damit sie Daten und Funktionen effizient gemeinsam nutzen können.
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