Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 21): Neuronale Netze entschlüsseln, Optimierungsalgorithmen entmystifiziert"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 21): Neuronale Netze entschlüsseln, Optimierungsalgorithmen entmystifiziert :

Tauchen Sie ein in das Herz der neuronalen Netze, indem wir die Optimierungsalgorithmen, die innerhalb des neuronalen Netzes verwendet werden, entmystifizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Schlüsseltechniken Sie das volle Potenzial neuronaler Netze ausschöpfen und Ihre Modelle zu neuen Höhen der Genauigkeit und Effizienz führen können.

Es scheint so, als ob heutzutage jeder an Künstlicher Intelligenz interessiert ist, sie ist überall, und die Großen der Tech-Industrie wie Google und Microsoft, die hinter openAI stehen, drängen auf die Anpassung von KI in verschiedenen Aspekten und Branchen wie Unterhaltung, Gesundheitswesen, Kunst, Kreativität usw. 

Ich sehe diesen Trend auch in der MQL5-Community, warum nicht? Nachdem Metatrader5 Matrizen und Vektoren und ONNX eingeführt hat, ist es nun möglich, künstliche Intelligenz Handelsmodelle von beliebiger Komplexität zu machen. Sie müssen nicht einmal ein Experte in der linearen Algebra oder ein Nerd sein, um alles, was in das System geht zu verstehen.

Trotz alledem sind die Grundlagen des maschinellen Lernens heute schwieriger zu finden als je zuvor, und doch sind sie so wichtig, um Ihr Verständnis von KI zu festigen. Sie lassen Sie wissen, warum Sie tun, was Sie tun, was Sie flexibel macht und Sie Ihre Optionen ausüben lässt. Heute werden wir sehen, welche Optimierungsalgorithmen es gibt, wie sie gegeneinander abschneiden, wann und welchen Optimierungsalgorithmus Sie für eine bessere Leistung und Genauigkeit Ihrer neuronalen Netzwerke wählen sollten.

Autor: Omega J Msigwa