Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3233
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu paket onnx modelleri oluşturmaya ve çalıştırmaya izin vermiyor. Reticulate üzerinden python'a bağlantı ile çalıştırmak mümkün gibi görünüyor, ancak sadece python'da oluşturmak mümkün gibi görünüyor.
Genel olarak, dürüst olmak gerekirse, bu paketin anlamını anlamıyorum (bu paketin sitesindeki eğitimlere bakarak), belki de sadece bitmemiş veya terk edilmiş. IMHO, R'deki onnx ile ilgili durum python kullanıcılarının gülmesi için harika bir neden)
Ana kural, modelin ONNX'e dönüştürülmesi gerektiğidir.
teşekkürler - konuyu inceleyeceğim....
Ben de metaquotes'un ONNX'i uygulama fikrini anlamıyorum.
Onnx dilini öğrenmeye gerek yoktur - bu bir iç temsil dilidir, tıpkı yalnızca bu formattaki belgeleri kaydediyor veya okuyorsanız pdf formatını öğrenmenize gerek olmadığı gibi.
Python öğrenmenizin tek nedeni R'de tam teşekküllü ONNX desteğinin olmamasıdır. Ve bu, IMHO, zaten dilin eskimesinin başlangıcı hakkında ciddi bir çan.
sadece varsayımsal bir örnek...
Örneğin ben bir javascript (veya başka bir) programcısıyım, piyasayla ilgileniyorum,
Bazı karmaşık ticaret algoritmaları buldum.
1) OHLC'yi giriyorum.
2) sonra özelliklerle nasıl başa çıkılacağına dair 100000 satırlık devasa bir javascript kodu (ön işleme)
3) daha sonraTensorFlow.js ( model ) üzerinde bir javascript sinir ağını eğitiyorum.
Robotumu çıktı olarak alıyorum.
Tüm bu kodu bir docker konteynerinde paketliyorum ve her yere entegre edebiliyorum.
Herhangi bir bilgisayarda, bağımlılığa gerek yok, her şey zaten konteynerin içinde.
Metatrader bunu destekleseydi, bu bir atılım olurdu!
Ama bana teklif edilen şey şu:
1) OHLC tarihini almak için bir metatrader'a sahip olmak (burada her şey yolunda).
2) Veri ön işleme için tüm kodu tamamen yeniden yazmak için yeni MQL5 dilini öğrenin (şimdiden heyecanlandım, değil mi? Ama her şey hala önümde).
3) Yeni Python, Python için Tensorflow çerçevesi, Python için ONNX öğrenin, modeli eğitin, modeli ONNX'e kaydedin. Modellerin sınırlamaları vardır, sadece mevcut olanı seçersiniz, ihtiyacınız olanı değil, örneğin ONNX 'te ilişkisel kurallar, dbscan ve binlerce başka algoritma MO NO yoktur.
==============================================================================================
Sonuç olarak, tüm algoritmalarımı önceden öğrendiğim iki yeni dilde tamamen yeniden yazmam gerekiyor....
Böylece modelimi ONNX formatında uygulayabilirim ve sadece herhangi bir modeli değil, sadece bu formatın desteklediğini!!!!
COOL!!!!!!!!!!!
ve docker ile ilk varyant herhangi bir problemi, herhangi bir algoritma ile ve favori HERHANGİ bir dilde çözer.
Bunu nerede okudunuz? Ben böyle bir bilgi görmedim.
Bunu nerede okudunuz? Ben böyle bir bilgi görmedim.
Bunu nerede okudunuz? Ben böyle bir bilgi görmedim.
Pitorch, tensorflo, sklern. Herhangi bir büyük çerçeve.
Eğer durum buysa iyi. Birkaç makale okudum ve video izledim - her yerde sadece modelle ilgiliydi.
Eğer durum buysa iyi. Birkaç makale okudum ve video izledim - her yerde sadece modelle ilgiliydi.
Evet, yeni diller, framework'ler ve api'ler öğrenmek için aylar harcamak daha iyidir....
Hepsi zaten yazdığınız bir şeyi yeniden yazmak uğruna...