Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2940

[mytarmailS]

Vladimir Perervenko #:

Model oluşturmak için hangi R paketlerini kullanıyorsunuz?

Olağan olanlar, aynı "rastgele orman" "intrees" "arules" "arules sequence" "dbscan".

Ama bu %5.

Diğer %95'i ise kendi yazdığınız şeyler.

Eğer kendi kodunuzu onnx'e yerleştiremiyorsanız, o zaman ilgilenmiyorum.

Ayrıca algoritmalarımın yarısı her adımda yeniden başlatılıyor, çünkü bunun onnx ile çalışmadığını duydum.

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS #:
Olağan olanlar, aynı "rastgele orman" "intrees" "arules" "arules sequence" "dbscan".

Ama bu %5.

Diğer %95'i ise kendi yazdıkları.

Eğer kendi kodunuzu onnx'e yerleştiremiyorsanız, o zaman ilgilenmiyorum.

Ayrıca, algoritmalarımın yarısı her adımda yeniden başlatılıyor, çünkü bunun onnx ile çalışmadığını duydum.

Tabii ki hayır. Çok ilkel bir şekilde, ONNX formatında bir model elde etme sırası şu şekildedir: bir model oluşturursunuz, onu eğitirsiniz, optimize edersiniz. Daha sonra özel bir programda (dönüştürücü) bir birim girdi verisini eğitilmiş modelden geçirirsiniz. Dönüştürücü, tahmin modelinin hesaplama sırasını kaydeder ve bunu onnx formatında kaydeder. Bu model onnxruntime'a sahip herhangi bir platformda çalıştırılabilir. Sadece tahmin/öngörü, çalışma zamanı yok.

R'de ONNX'e dönüştürücü olan herhangi bir paket bilmiyorum. Belki torch(R) paketi bunu ekleyecektir, ancak paket geliştiricilerine talep edilmelidir.

Muhtemelen başka dönüştürme olanakları da vardır ama Python'da. Derinlemesine araştırmadım. Buraya bir göz atın

[Renat Fatkhullin]

https://learn.microsoft.com/ru-ru/windows/ai/windows-ml/onnxmltools

ONNXMLTools, çeşitli makine öğrenimi araç setlerinden modelleri ONNX formatına dönüştürmenize olanak tanır.

Kurulum ve kullanım talimatları GitHub'daki ONNXMLTools deposunda mevcuttur.

Destek

Şu anda aşağıdaki araç setleri desteklenmektedir:

• Keras (keras2onnx dönüştürücü kabuğu);
• Tensorflow (tf2onnx dönüştürücü kabuğu);
• scikit-learn (skl2onnx dönüştürücü kabuğu);
• Apple Core ML;
• Spark ML (deneysel mod);
• LightGBM
• libscm;
• XGBoost;
• H2O
• CatBoost

Pytorch ayrıca yerleşik bir ONNX dışa aktarma özelliğine sahiptir. Daha fazla bilgi için buraya bakın.

[Renat Fatkhullin]

MQL5'te kod yazımını basitleştirmek için, büyük olasılıkla mevcut tutamaçlı fonksiyon setini terk edeceğiz ve nesne modeline geçeceğiz.

Yani, uygun yöntemlere sahip yeni bir yerleşik onnx nesne türü tanıtacağız.

[mytarmailS]

Tüm mega yutturmacalara rağmen, onnx yalnızca MO'da çok iyi becerilere sahip satıcılar için yararlı olacaktır.

Ve burada onlardan çok var. Kaç tane var?

[Maxim Kuznetsov]

mytarmailS #:
Кароч несмотря на весь мега хайп, onnx будет полезна только продавцам с оч. Хорошим умением в МО.

ve ayrıca robotun içinde onnx, derin öğrenme, doğrusal olmayan filtreler ve astral akışlar olduğunu söylüyorsunuz... kimse çekirdekte 3 mashka olduğunu bilmiyor :-)

[Aleksey Nikolayev]

Görünüşe göre R, ONNX desteği konusunda pek iyi değil. Sadece onnx paketini buldum - bu format için bir arayüz. Bu paket python tabanlı ve geliştirilmiş gibi görünmüyor. R için ONNXMLTools'un herhangi bir benzerini bulamadım. Üzücü.

Python öğrenmenin zamanı geldi. Ve linux'a dönmek - VS ile hiç iletişim kurmak istemiyorum.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Görünüşe göre R, ONNX desteği konusunda pek iyi değil. Sadece onnx paketini buldum - bu format için bir arayüz. Bu paket python tabanlı ve geliştirilmiş gibi görünmüyor. R için ONNXMLTools'un herhangi bir benzerini bulamadım. Üzücü.

Python öğrenme vakti geldi. Ve linux'a geri dönmek - VS ile hiç uğraşmak istemiyorum.

Çalışan bir MO modeliniz var mı?

Eğer bir modeliniz varsa, onu satacak mısınız???

Eğer bir şey doğru değilse, o zaman soru şu ki, neden çalışıyorsunuz?

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:
Çalışan bir MO modeliniz var mı????

Eğer bir modeliniz varsa satacak mısınız????

Eğer bunlardan herhangi biri doğru değilse, o zaman sorulması gereken soru, neden bu konuda çalışıldığıdır.

Daha önce de yazmıştım. İlgileniyorum:

1) MT5 test cihazında MO modelinde TC çalıştırma.

2) TC'yi VPS üzerinde MO üzerinde herhangi bir ek koltuk değneği olmadan, hızlı ve kolay bir şekilde çalıştırmak.

3) Pazar ilgilenmiyor.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Daha önce yazılmış. İlgileniyorum:

1) MT5 test cihazında MO modeli üzerinde TC çalıştırma.

2) VPS üzerinde MO üzerinde TC'yi herhangi bir ek koltuk değneği olmadan çalıştırmak, hızlı ve kolay.

3) Piyasa ilgilenmiyor.

R'de de test edebilirsiniz

Sadece VPS kaldı ve buna değer mi?