Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 22): Aprovechar las redes neuronales de autocodificadores para realizar operaciones más inteligentes"

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Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 22): Aprovechar las redes neuronales de autocodificadores para realizar operaciones más inteligentes pasando del ruido a la señal:

En el vertiginoso mundo de los mercados financieros, separar las señales significativas del ruido es crucial para operar con éxito. Al emplear sofisticadas arquitecturas de redes neuronales, los autocodificadores destacan a la hora de descubrir patrones ocultos en los datos de mercado, transformando datos ruidosos en información práctica. En este artículo, exploramos cómo los autocodificadores están revolucionando las prácticas de negociación, ofreciendo a los operadores una poderosa herramienta para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva en los dinámicos mercados actuales.

Diseccionemos los autocodificadores y observemos de qué están compuestos y qué los hace especiales.

El núcleo de un autocodificador es una red neuronal artificial que consta de tres partes.

1. El codificador
2. El vector de incrustación/capa latente
3. El descodificador

The left part of the neural network is called an encoder, Its job is to transform the original input data into lower dimensional representation.

The middle part of the neural network is called the latent layer or Embedding vector, its role is to compress the input data into lower dimensional data, This layer is expected to have fewer neurons than both the encoder and the decoder.

The right part of this neural network is called the decoder, Its job to to recreate the original input using the output of the encoder In other words, It tries to reverse the encoding process.

Autor: Omega J Msigwa