Discussão do artigo "Data Science e Machine Learning (Parte 21): Desvendando Redes Neurais, Algoritmos de Otimização Desmistificados"
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Novo artigo Data Science e Machine Learning (Parte 21): Desvendando Redes Neurais, Algoritmos de Otimização Desmistificados foi publicado:
Mergulhe no coração das redes neurais enquanto desmistificamos os algoritmos de otimização usados dentro das redes neurais. Neste artigo, descubra as principais técnicas que desbloqueiam todo o potencial das redes neurais, impulsionando seus modelos a novos patamares de precisão e eficiência.
Parece que hoje em dia todo mundo está interessado em Inteligência Artificial, está em toda parte, e os gigantes da indústria de tecnologia, como Google e Microsoft por trás da openAI, estão impulsionando a adaptação da IA em diferentes aspectos e indústrias, como entretenimento, saúde, artes, criatividade, etc.
Vejo essa tendência também na comunidade MQL5 por que não, com a introdução de matrizes e vetores e ONNX ao MetaTrader5. Agora é possível criar modelos de negociação com Inteligência Artificial de qualquer complexidade. Você nem precisa ser um especialista em álgebra linear ou nerd o suficiente para entender tudo o que está envolvido no sistema.
Apesar de tudo isso, os fundamentos do aprendizado de máquina estão agora mais difíceis de encontrar do que nunca, e ainda assim são tão importantes quanto saber para solidificar sua compreensão de IA. Eles permitem que você saiba por que faz o que faz, o que te torna flexível e te dá opções. Há muitas coisas que ainda precisamos discutir sobre aprendizado de máquina. Hoje, veremos quais são os algoritmos de otimização, como eles se comparam entre si, quando e qual algoritmo de otimização você deve escolher para melhor desempenho e precisão em suas Redes Neurais.
Autor: Omega J Msigwa