Discussão do artigo "Superando Desafios de Integração com ONNX"

[MetaQuotes]

Novo artigo Superando Desafios de Integração com ONNX foi publicado:

ONNX é uma ótima ferramenta para integrar códigos complexos de IA entre diferentes plataformas, sendo uma ferramenta excelente, mas que vem com alguns desafios que devem ser superados para aproveitar ao máximo suas capacidades. Neste artigo, discutimos os problemas mais comuns que você pode enfrentar e como mitigá-los.

ONNX (Open Neural Network Exchange) está revolucionando a forma como criamos programas sofisticados de IA baseados em MQL5. Essa nova tecnologia para o MetaTrader 5 é o futuro do aprendizado de máquina, pois demonstra um grande potencial como nenhuma outra para esse propósito. No entanto, o ONNX traz alguns desafios que podem causar dor de cabeça se você não souber como resolvê-los.

Se você implementar uma técnica de IA simples como uma rede neural feedforward, talvez não ache o processo de implantação tão problemático, mas, como a maioria dos projetos da vida real é muito mais complexa, pode ser necessário realizar várias tarefas, como extrair dados de séries temporais, pré-processar e transformar grandes volumes de dados para reduzir suas dimensões. Sem contar quando você tem que usar vários modelos em um grande projeto. Nessas situações, implantar modelos ONNX pode se tornar complicado.

ONNX é uma ferramenta autossuficiente que permite armazenar apenas um modelo de IA. Ela não inclui todos os elementos necessários para executar os modelos treinados no outro lado, e cabe a você descobrir como vai implantar seus modelos ONNX finais. Neste artigo, discutiremos três desafios: escalar e normalizar os dados, introduzir a redução de dimensão no modelo e superar o desafio de implantar modelos ONNX para previsões de séries temporais.

Este artigo assume que você tem um entendimento básico de aprendizado de máquina e teoria de IA, e que já tentou usar modelos ONNX no MQL5 uma ou duas vezes.

Autor: Omega J Msigwa