Discusión sobre el artículo "Superar los retos de integración de ONNX"
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Artículo publicado Superar los retos de integración de ONNX:
ONNX es una gran herramienta para la integración de código complejo de IA entre diferentes plataformas, es una gran herramienta que viene con algunos desafíos que uno debe abordar para obtener el máximo provecho de ella, En este artículo se discuten los problemas comunes que podría enfrentar y cómo mitigarlos.
ONNX (Open Neural Network Exchange) revoluciona la forma de hacer sofisticados programas MQL5 basados en IA. Esta nueva tecnología para MetaTrader 5 es el camino a seguir para el aprendizaje automático, ya que muestra un montón de promesas como ningún otro para su propósito, sin embargo, ONNX viene con un par de desafíos que pueden darle dolores de cabeza si no tienes ni idea de cómo resolverlos en absoluto.
Si despliega una técnica de IA sencilla, como una red neuronal de avance, es posible que el proceso de despliegue no le resulte tan problemático, pero dado que la mayoría de los proyectos de la vida real son mucho más complejos, es posible que tenga que hacer muchas cosas, como extraer datos de series temporales, preprocesar y transformar los macrodatos para reducir sus dimensiones, por no hablar de cuando tiene que utilizar varios modelos en un gran proyecto de despliegue de modelos de ONNX; en situaciones como esta, el despliegue de ONNX puede resultar complicado.
ONNX es una herramienta autosuficiente que viene con la capacidad de almacenar sólo un modelo de IA. No viene con todo lo necesario en la caja para ejecutar los modelos entrenados en el otro extremo, depende de ti averiguar cómo vas a desplegar tus modelos ONNX finales. En este artículo, discutiremos los tres retos que son escalar y normalizar los datos, introducir la reducción de dimensión al modelo y, superar el reto de desplegar modelos ONNX para predicciones de series temporales.
Este artículo asume que usted tiene una comprensión básica del aprendizaje automático y la teoría de la IA, y que al menos ha intentado utilizar modelos ONNX en MQL5 una o dos veces.
Autor: Omega J Msigwa