Diskussion zum Artikel "Bewältigung der Herausforderungen bei der ONNX-Integration"
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Neuer Artikel Bewältigung der Herausforderungen bei der ONNX-Integration :
ONNX ist ein großartiges Werkzeug für die Integration von komplexem KI-Code zwischen verschiedenen Plattformen. Es ist ein großartiges Werkzeug, das einige Herausforderungen mit sich bringt, die man angehen muss, um das Beste daraus zu machen.
ONNX (Open Neural Network Exchange) revolutioniert die Art und Weise, wie wir anspruchsvolle KI-basierte mql5-Programme erstellen. Diese neue Technologie von MetaTrader 5 ist der Weg nach vorne zu einem maschinellem Lernen. Es verspricht viel. Jedoch kommt ONNX mit ein paar Herausforderungen, die einem Kopfschmerzen bereiten werden, wenn man keine Ahnung hat, wie sie zu lösen sind.
Wenn Sie eine einfache KI-Technik wie ein neuronales Feedforward-Netz einsetzen, ist der Einsatzprozess vielleicht nicht so problematisch, aber da die meisten realen Projekte viel komplexer sind, müssen Sie viele Dinge tun, wie z. B. Zeitreihendaten extrahieren, die großen Daten vorverarbeiten und umwandeln, um ihre Dimensionen zu reduzieren, ganz zu schweigen davon, dass Sie mehrere Modelle in einem großen Projekt verwenden müssen, wenn Sie ONNX-Modelle einsetzen - in solchen Situationen kann der Einsatz von ONNX kompliziert werden.
ONNX ist ein autarkes Tool, das lediglich die Möglichkeit bietet, ein KI-Modell zu speichern. Es wird nicht alles mitgeliefert, was notwendig ist, um die trainierten Modelle auf der anderen Seite laufen zu lassen. Es liegt an Ihnen, herauszufinden, wie Sie Ihre endgültigen ONNX-Modelle einsetzen wollen. In diesem Artikel werden wir die drei Herausforderungen erörtern, nämlich die Skalierung und Normalisierung der Daten, die Einführung der Dimensionenreduzierung in das Modell und die Überwindung der Herausforderung, ONNX-Modelle für Zeitreihenvorhersagen einzusetzen.
Autor: Omega J Msigwa