Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und ML (Teil 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — funktioniert das?"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML (Teil 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — funktioniert das? :

Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNN) sind für ihre Fähigkeiten bei der Erkennung von Mustern in Bildern und Videos bekannt und werden in den verschiedensten Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir das Potenzial von CNNs zur Erkennung wertvoller Muster auf den Finanzmärkten und zur Erzeugung effektiver Handelssignale für MetaTrader 5-Handelsroboter. Lassen Sie uns herausfinden, wie diese tiefgehende maschinelle Lerntechnik für intelligentere Handelsentscheidungen genutzt werden kann.

Die faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNNs) sind eine Klasse von Deep-Learning-Algorithmen, die speziell für die Verarbeitung strukturierter gitterartiger Daten wie Bilder, Audiospektrogramme und Zeitreihendaten entwickelt wurden. Sie eignen sich besonders gut für visuelle Datenaufgaben, da sie automatisch und adaptiv räumliche Hierarchien von Merkmalen aus den Eingabedaten lernen können.

CNNs sind die erweiterte Version der künstlichen neuronalen Netze (ANN). Sie werden in erster Linie zur Extraktion der Merkmale aus dem gitterartigen Matrixdatensatz verwendet. Zum Beispiel visuelle Datensätze wie Bilder oder Videos, bei denen Datenmuster eine große Rolle spielen.

Die faltende neuronale Netzwerke haben mehrere Schlüsselkomponenten wie Faltungsschichten, Aktivierungsfunktionen, Pooling-Schichten, vollständig verbundene Schichten und Dropout-Schichten. Um CNNs im Detail zu verstehen, müssen wir die einzelnen Komponenten auseinander nehmen und sehen, worum es geht.

Autor: Omega J Msigwa