Discussão do artigo "Experimentos com redes neurais (Parte 5): Normalização de parâmetros de entrada para alimentar a rede neural"
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Novo artigo Experimentos com redes neurais (Parte 5): Normalização de parâmetros de entrada para alimentar a rede neural foi publicado:
As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.
Métodos de normalização podem variar de acordo com o tipo de dados e a tarefa que estamos tentando resolver. Por exemplo, para imagens, são frequentemente utilizados métodos de normalização como a normalização pela média e desvio padrão (normalização z) e a normalização pelo mínimo e máximo (normalização min-max). No entanto, para outros tipos de dados, como sinais de áudio ou dados de texto, pode ser mais eficiente utilizar outros métodos de normalização.
Para sinais de áudio, por exemplo, é comum usar a normalização de amplitude máxima, onde todos os valores do sinal são escalados para o intervalo de -1 a 1. Para dados de texto, pode ser útil normalizar com base no número de palavras ou caracteres em uma frase.
Além disso, em alguns casos, pode ser útil normalizar não apenas os dados de entrada, mas também as variáveis alvo. Por exemplo, em tarefas de regressão, onde a variável alvo possui uma ampla faixa de valores, a normalização da variável alvo pode ser útil para melhorar a estabilidade do treinamento e a precisão das previsões.
A normalização dos parâmetros de entrada é uma etapa importante no processo de preparação de dados para o treinamento de redes neurais. Esse processo ajusta os dados de entrada a um determinado intervalo de valores, o que ajuda a melhorar a estabilidade e a taxa de convergência do treinamento. Dependendo do tipo de dados e do problema que estamos tentando resolver, podem ser usados diferentes métodos de normalização. Além disso, em alguns casos, pode ser útil normalizar não apenas os dados de entrada, mas também as variáveis alvo.
Autor: Roman Poshtar