記事「ONNX統合の課題を克服する」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「ONNX統合の課題を克服する」はパブリッシュされました:

ONNXは、異なるプラットフォーム間で複雑なAIコードを統合するための素晴らしいツールです。ただし、この素晴らしいツールを最大限に活用するためにはいくつかの課題に対処する必要があります。この記事では、読者が直面する可能性のある一般的な問題と、それを軽減する方法について説明します。

ONNX (Open Neural Network Exchange)は、洗練されたAIベースのMQL5プログラムを作成する方法に革命をもたらします。MetaTrader 5のこの新しいテクノロジーは、機械学習への前進であり、その目的には他にはない多くの可能性を示しています。ただし、ONNXにはいくつかの課題があり、それを解決する手がかりが全くない場合、頭痛の種になる可能性があります。

フィードフォワードニューラルネットワークのような単純なAI技術を導入する場合は、導入プロセスにそれほど問題はないかもしれませんが、実世界でのプロジェクトはもっと複雑なものが多いため、時系列データの抽出、ビッグデータの前処理や次元を減らすための変換など、多くのことをおこなう必要があるかもしれません。また、1つの大規模プロジェクトで複数のモデルを使用する必要がある場合、ONNXの展開が複雑になる可能性があります。

ONNXは、AIモデルのみを保存する機能を備えた自己完結型のツールです。訓練済みのモデルを反対側で実行するために必要なものがすべて同梱されているわけではありません。最終的なONNXモデルをどのように展開するかは、ユーザーが決める必要があります。この記事では、データのスケーリングと正規化、モデルへの次元削減の導入、時系列予測のためのONNXモデルの導入という3つの課題について説明します。

この記事は、読者が機械学習とAI理論の基本的な知識を持っていて、少なくとも1度か2度MQL5でONNXモデルを使用してみたことがあることを前提としています。

作者: Omega J Msigwa