Dmitriy Gizlyk / Профиль
- Информация
10+ лет
опыт работы
|
0
продуктов
|
0
демо-версий
|
134
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
![Нейросети — это просто (Часть 29): Алгоритм актор-критик с преимуществом (Advantage actor-critic)](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_022__1.png)
В предыдущих статьях данной серии мы познакомились с 2-мя алгоритмами обучения с подкреплением. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками. Как часто бывает в таких случаях, появляется идея совместить оба метода в некий алгоритм, который бы вобрал в себя лучшее из двух. И тем самым компенсировать недостатки каждого из них. О таком методе мы и поговорим в этой статье.
![Darius Sadauskas Darius Sadauskas](https://c.mql5.com/avatar/avatar_na2_micro.png)
![xuebutayan xuebutayan](https://c.mql5.com/avatar/avatar_na2_micro.png)
![Нейросети — это просто (Часть 28): Policy gradient алгоритм](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_021__1.png)
Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого действия в конкретной ситуации. И далее совершаем действие в соответствии с нашей политикой и ожидаемой наградой. Но не всегда возможно аппроксимировать Q-функцию. Или её аппроксимация не даёт желаемого результата. В таких случаях используют методы аппроксимации не функции полезности, а на прямую политику (стратегию) действий. Именно к таким методам относится policy gradient.
![Нейросети — это просто (Часть 27): Глубокое Q-обучение (DQN)](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy.png)
Продолжаем изучение обучения с подкреплением. И в этой статье мы познакомимся с методом глубокого Q-обучения. Использование данного метода позволило команде DeepMind создать модель, способную превзойти человека при игре в компьютерные игры Atari. Думаю, будет полезно оценить возможности подобной технологии для решения задач трейдинга.
![Нейросети — это просто (Часть 26): Обучение с подкреплением](https://c.mql5.com/2/48/Networks_easy_26.png)
Продолжаем изучение методов машинного обучения. Данной статьей мы начинаем еще одну большую тему "Обучение с подкреплением". Данный подход позволяет моделям выстаивать определенные стратегии для решения поставленных задач. И мы рассчитываем, что это свойство обучения с подкреплением откроет перед нами новые горизонты построения торговых стратегий.
![Нейросети — это просто (Часть 25): Практикум Transfer Learning](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_025.png)
В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.
![Нейросети — это просто (Часть 24): Совершенствуем инструмент для Transfer Learning](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_024.png)
В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.
![Нейросети — это просто (Часть 23): Создаём инструмент для Transfer Learning](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_023.png)
В данной серии статей мы уже не один раз упоминали о Transfer Learning. Но дальше упоминаний пока дело не шло. Я предлагаю заполнить этот пробел и посмотреть поближе на Transfer Learning.
![Нейросети — это просто (Часть 22): Обучение без учителя рекуррентных моделей](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_022.png)
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.
![Нейросети — это просто (Часть 21): Вариационные автоэнкодеры (VAE)](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_021.png)
В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом работы автоэнкодера. Как и любой другой алгоритм, он имеет свои достоинства и недостатки. В оригинальной реализации автоэнкодер выполняет задачу максимально разделить объекты из обучающей выборки. А о том, как бороться с некоторыми его недостатками мы поговорим в этой статье.
![Нейросети — это просто (Часть 20): Автоэнкодеры](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_020.png)
Мы продолжаем изучение алгоритмов обучения без учителя. Возможно, у читателя может возникнуть вопрос об соответствии последних публикаций теме нейронных сетей. В новой статье мы возвращаемся к использованию нейронных сетей.
![Нейросети — это просто (Часть 19): Ассоциативные правила средствами MQL5](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_019.png)
Продолжаем тему поиска ассоциативных правил. В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические аспекты данного типа задач. В этой статье я продемонстрирую реализацию метода FP-Growth средствами MQL5. А также мы протестируем нашу реализацию на реальных данных.
![Нейросети — это просто (Часть 18): Ассоциативные правила](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_018.png)
В продолжение данной серии статей предлагаю познакомиться ещё с одним типом задач из методов обучения без учителя — поиск ассоциативных правил. Данный тип задач впервые был применен в ритейле для анализа корзин покупателей. О возможностях использования подобных алгоритмов в рамках трейдинга мы и поговорим в этой статье.
![Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_017.png)
Мы продолжаем рассмотрение моделей искусственного интеллекта. И, в частности, алгоритмов обучения без учителя. Мы уже познакомились с одним из алгоритмов кластеризации. А в этой статье я хочу поделиться с Вами вариантом решения задач понижения размерности.
![Нейросети — это просто (Часть 16): Практическое использование кластеризации](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_016.png)
В предыдущей статье мы построили класс для кластеризации данных. В этой статье я хочу с вами поделиться вариантами возможного использования полученных результатов для решения практических задач трейдинга.
![Нейросети — это просто (Часть 15): Кластеризации данных средствами MQL5](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_015.png)
Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.
![Нейросети — это просто (Часть 14): Кластеризация данных](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_014.png)
Должен признаться, что с момента публикации последней статьи прошло уже больше года. За столь длительное время можно многое переосмыслить, выработать новые подходы. И в новой статье я хотел бы немного отойти от используемого ранее метода обучения с учителем, и предложить немного окунуться в алгоритмы обучения без учителя. И, в частности, рассмотреть один из алгоритмов кластеризации — k-средних.
![Нейросети — это просто (Часть 13): Пакетная нормализация (Batch Normalization)](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_013.png)
В предыдущей статье мы начали рассматривать методы повышения качества обучения нейронной сети. В данной статье предлагаю продолжить эту тему и рассмотреть такой поход, как пакетная нормализация данных.
![dma19 dma19](https://c.mql5.com/avatar/avatar_na2_micro.png)
![Нейросети — это просто (Часть 12): Dropout](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_012.png)
Продвигаясь дальше в изучении нейронных сетей, наверное, стоит немного уделить внимания методам повышения их сходимости при обучении. Существует несколько таких методов. В этой статье предлагаю рассмотреть один из них — Dropout.
![Нейросети — это просто (Часть 11): Вариации на тему GPT](https://c.mql5.com/2/48/Neural_networks_made_easy_011.png)
Сегодня, наверное, одной из самых передовых языковых моделей нейросетей является GPT-3, которая в максимальном своем варианте содержит 175 млрд. параметров. Конечно, мы не будем создавать подобного монстра в домашних условиях. Но давайте посмотрим, какие архитектурные решения мы можем использовать в своей работе и какие это нам даст преимущества.