Discussão do artigo "O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Iterativo Multicamadas em MQL5"

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Novo artigo O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Iterativo Multicamadas em MQL5 foi publicado:

Neste artigo, descrevemos a implementação do Algoritmo Iterativo Multicamadas do Método de Agrupamento para Manipulação de Dados em MQL5.

O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados é um tipo de algoritmo usado para análise e previsão de dados. É uma técnica de aprendizado de máquina que visa encontrar o melhor modelo matemático para descrever um determinado conjunto de dados. O GMDH foi desenvolvido pelo matemático soviético Alexey Ivakhnenko na década de 1960. Ele foi desenvolvido para abordar os desafios associados à modelagem de sistemas complexos com base em dados empíricos. Os algoritmos GMDH empregam uma abordagem orientada por dados para modelagem, onde os modelos são gerados e refinados com base em dados observados, em vez de suposições teóricas ou preconcebidas. 

Uma das principais vantagens do GMDH é que ele automatiza o processo de construção de modelos, gerando e avaliando iterativamente modelos candidatos. Selecionando os modelos de melhor desempenho e refinando-os com base no feedback dos dados. Essa automação reduz a necessidade de intervenção manual e expertise na construção do modelo.

A ideia central por trás do GMDH é construir uma série de modelos de complexidade e precisão crescentes, selecionando e combinando variáveis iterativamente. O algoritmo começa com um conjunto de modelos simples (geralmente modelos lineares) e aumenta gradualmente sua complexidade adicionando variáveis e termos adicionais. Em cada etapa, o algoritmo avalia o desempenho dos modelos e seleciona os de melhor desempenho para formar a base da próxima iteração. Esse processo continua até que um modelo satisfatório seja obtido ou até que um critério de parada seja atendido.

Autor: Francis Dube