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O algoritmo de simulação de têmpera é uma metaheurística inspirada no processo de têmpera de metais. Neste artigo, realizaremos uma análise detalhada do algoritmo e mostraremos como muitas concepções comuns e mitos em torno deste método de otimização popular e amplamente conhecido podem ser equivocados e incompletos. Anúncio da segunda parte do artigo: "Conheça nosso algoritmo autoral de simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"

O aprendizado de máquina é uma área fascinante e essencial para todos, independentemente da experiência que possuam. Neste artigo, vamos mergulhar nos detalhes dos mecanismos que fundamentam os modelos desenvolvidos, desvendaremos o intricado universo das características, das previsões e das soluções robustas, e alcançaremos uma interpretação cristalina dos modelos. Descubra como “fazer concessões”, aprimorar previsões, priorizar a importância dos parâmetros e fazer escolhas assertivas. Este texto servirá de guia para você aprimorar a eficácia dos modelos de aprendizado de máquina e maximizar os benefícios das metodologias aplicadas.

Os perceptrons, redes com uma única camada oculta, podem ser um bom suporte para aqueles familiarizados com os fundamentos do trading automático e que desejam mergulhar nas redes neurais. Vamos examinar passo a passo como eles podem ser implementados no conjunto de classes de sinais, que faz parte das classes do Assistente MQL5 para EAs.

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!

Neste novo artigo da série dedicada a padrões de projeto, exploraremos os padrões comportamentais para entender como criar métodos eficazes de interação entre os objetos criados. Ao projetar esses padrões de comportamento, poderemos entender como desenvolver software reutilizável, expansível e testável.

Os modelos de aprendizado de máquina são difíceis de interpretar, e entender o motivo pelo qual os modelos não atendem às nossas expectativas pode ajudar muito a alcançar o resultado desejado ao usar esses métodos modernos. Sem um entendimento abrangente do funcionamento interno do modelo, pode ser difícil identificar erros que prejudicam o desempenho. Nesse processo, podemos dedicar tempo a criar funções que não impactam na qualidade da previsão. No final, por melhor que seja o modelo, perdemos todos os seus principais benefícios devido a nossos próprios erros. Felizmente, existe uma solução complexa, mas bem desenvolvida, que permite ver claramente o que está acontecendo sob o capô do modelo.