Artificial Intelligence ML
- Bibliotheken
- Omega J Msigwa
- Version: 1.0
- Aktivierungen: 5
Dieses Produkt wurde in den letzten 3 Jahren entwickelt. Es ist die fortschrittlichste Codebasis für die Arbeit mit allen Arten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der MQL5-Programmiersprache. Es wurde zur Erstellung vieler KI-gestützter Handelsroboter und Indikatoren in MetaTrader 5 verwendet.
Dies ist die Premium-Version eines kostenlosen Open-Source-Projekts für maschinelles Lernen in MQL5, das hier verlinkt ist: https://github.com/MegaJoctan/MALE5. Die kostenlose Version hat weniger Funktionen, ist schlechter dokumentiert und wird nur begrenzt gewartet. Sie ist nur für kleine KI-Modelle geeignet.
Dieses Premium-Produkt enthält alles, was Sie benötigen, um effizient KI-gestützte Handelsroboter zu programmieren.
Warum sollten Sie diese Bibliothek kaufen?
- Sehr benutzerfreundlich – die Syntax ähnelt beliebten KI-Bibliotheken in Python wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras.
- Gut dokumentiert – zahlreiche Videos, Beispiele und Dokumentationen erleichtern den Einstieg.
- Rechenfreundlich – optimiert für hohe Leistung, funktioniert wie ein regulärer Expert Advisor.
- Alles enthalten – keine DLL-Dateien oder zusätzlichen Abhängigkeiten erforderlich. Der gesamte Code kann in eine einzige .EX5-Datei kompiliert werden, die einfach getestet und verteilt werden kann.
- 24/7-Support – ich biete umfassende Unterstützung, um sicherzustellen, dass Sie die Bibliothek richtig nutzen und auftretende Probleme lösen können.
Wer kann diese Bibliothek nutzen?
- Jeder mit grundlegenden Kenntnissen in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
- ML-Enthusiasten – insbesondere aus der Python-ML-Community sind herzlich willkommen.
- MQL5-Programmierer mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, nicht für Anfänger geeignet.
KI-Modelle in der Bibliothek
- Lineare Regression
- Logistische Regression
- Ridge-Regression
- Lasso
- Ridge
- ElasticNet
- AdaBoost
- Isolation Forest
- Random Forest
- Support Vector Machines (SVM)
- Entscheidungsbäume
- Feedforward-Neuronale Netze (FNN)
- Convolutional Neural Networks (CNN)
- Recurrent Neural Networks (RNN)
- Long Short-Term Memory (LSTM)
- Gated Recurrent Unit (GRU)
- CatBoost
- LightGBM
- XGBoost
Nach dem Kauf der Bibliothek senden Sie mir eine direkte Nachricht. Sie werden dann zu einem privaten GitHub-Repository hinzugefügt, in dem der gesamte Code und die Dateien gehostet werden.
