Artificial Intelligence ML
- Bibliothèque
- Omega J Msigwa
- Version: 1.0
- Activations: 5
Ce produit est en développement depuis 3 ans. C'est la base de code la plus avancée pour travailler avec tous types de codes en intelligence artificielle et apprentissage automatique dans le langage de programmation MQL5. Il a été utilisé pour créer de nombreux robots de trading et indicateurs basés sur l'IA dans MetaTrader 5.
Il s'agit d'une version premium du projet open source et gratuit sur l'apprentissage automatique pour MQL5, disponible ici : https://github.com/MegaJoctan/MALE5. La version gratuite offre moins de fonctionnalités, est moins documentée et mal entretenue. Elle est conçue uniquement pour les petits modèles d'IA.
Ce produit premium contient tout ce dont vous avez besoin pour coder efficacement des robots de trading basés sur l'IA.
Pourquoi acheter cette bibliothèque ?
- Très facile à utiliser, la syntaxe du code est intuitive et ressemble aux bibliothèques d'IA populaires en Python comme Scikit-learn, TensorFlow et Keras.
- Bien documentée, avec de nombreuses vidéos, exemples et documentations pour vous aider à démarrer.
- Optimisée pour la performance, elle fonctionne comme un Expert Advisor classique.
- Autonome, aucun fichier DLL ou dépendance supplémentaire n'est requis. Tout peut être compilé en un seul fichier .EX5, prêt à être testé et distribué sur le marché MQL5.
- Support technique 24/7, je vous assisterai pour garantir son bon fonctionnement et résoudre les éventuels problèmes.
Qui peut utiliser cette bibliothèque ?
- Toute personne ayant des connaissances de base en apprentissage automatique et intelligence artificielle.
- Les passionnés de machine learning, notamment ceux issus de la communauté Python.
- Les programmeurs MQL5 de niveau intermédiaire à avancé, non recommandé aux débutants.
Modèles d'IA inclus dans la bibliothèque
- Régression linéaire
- Régression logistique
- Régression Ridge
- Lasso
- Ridge
- ElasticNet
- AdaBoost
- Isolation Forest
- Random Forest
- Machines à vecteurs de support (SVM)
- Arbres de décision
- Réseaux de neurones feed-forward (FNN)
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Réseaux de neurones récurrents (RNN)
- Réseaux de neurones à mémoire à long terme (LSTM)
- Unités récurrentes à portes (GRU)
- CatBoost
- LightGBM
- XGBoost
Après l'achat de la bibliothèque, envoyez-moi un message direct et vous serez ajouté à un dépôt privé sur GitHub où tout le code et les fichiers sont hébergés.