Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2095
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No sé nada pero te apoyaré.
Esto tiene su razón de ser. Es una evaluación de la FA. Que puede ser utilizado para cualquier propósito y tareas.
https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/526542/
y tal vez a alguien más le interese (parece que me están absorbiendo en Python)
Una cita - "Google Colaboratory es un servicio relativamente reciente de Google basado en la nube, cuyo objetivo principal es facilitar la investigación del aprendizaje automático y proporcionar todo lo necesario para hacerlo directamente en el navegador.
A través de Google Colaboratory, puedes acceder de forma remota a una máquina equipada con la GPU nVidia Tesla K80. Esto facilita mucho la vida cuando se trata de ejecutar experimentos que implican aprendizaje automático.
Google Colaboratory puede utilizarse para:
- aprender a programar en Python
- aprender a trabajar con paquetes populares de construcción de modelos de aprendizaje profundo, como TensorFlow, Keras, PyTorch. Si por alguna razón no tienes el paquete adecuado, puedes instalarlo fácilmente utilizando el gestor de paquetes pip
Google Colaboratory es una plataforma de Jupyter Notebook (más información sobre Notebook aquí: https://webdevblog.ru/jupyter-notebook-dlya-nachinajushhih-uchebnik/) desplegado en la nube. Permite ejecutar Jupyter Notebooks en una máquina remota. Los cuadernos son archivos .ipynb almacenados en Google Drive".
Es un buen material, ve a por él.
Si los datos no son demasiado grandes, es mejor en un PC local. En google colab los núcleos se desactivan en reposo, tienes que volver a instalar todos los paquetes y descargar los datos. El procesador que hay es de sólo 4 núcleos y tesla no es el más potente
probablemente han actualizado los núcleos a uno ) si quieres más, tendrás que pagar por ello.
No lo entiendo, ¿el texto es más cómodo que el ssv?
¿Cuál es la diferencia? Sólo leí de él, eso es todo
¿Intentó utilizar todas las monedas?
Maxim Dmitrievsky:
Si hay una masa crítica de usuarios de Python aquí - añadirán el soporte nativo de ONNX a Metatrader, será fácil transferir los modelos de Python directamente a la terminal. Probar, publicar en el mercado, etc. Pero hasta ahora todo es muy aburrido y sin vida... o pongamos + si hay alguien vivo que necesite o esté interesado. Digamos que hay una buena red entrenada en tensor o antorcha que muestra resultados. Transferirlo a metatrader por ti mismo es prácticamente irreal. El mismo catbust soporta onnx.
(Estoy de acuerdo, aunque todavía no entiendo qué es ONNX)) pero he echado un vistazo rápido.
Tengo un modelo de trabajo en keras y parece que funciona en mi probador. Ahora estoy tratando de ejecutarlo en la cuenta demo en MetaTrader. Tal vez sea posible conectarlo a ONNX
¿Cuál es la diferencia? Sólo estoy leyendo de él, eso es todo.
¿Has probado a rellenar todas las monedas?
¿parezco un idiota? )
Me gusta, aunque todavía no entiendo qué es ONNX )))) pero me he familiarizado con él rápidamente.
Tengo un modelo de trabajo en keras y parece que funciona en mi probador. Estoy tratando de ejecutarlo en la cuenta demo en Metatrader ahora. Tal vez se pueda conectar a ONNX
Esto es algo así como json para guardar y transferir modelos, un formato común. Se puede transferir a otras lenguas y de un entorno a otro
https://www.mql5.com/ru/forum/306688/page78#comment_19128403
https://www.mql5.com/ru/forum/306688/page77#comment_19128330
esto es algo así como json para guardar y transferir modelos, un formato común. Se puede transferir a otras lenguas y de un entorno a otro
https://www.mql5.com/ru/forum/306688/page78#comment_19128403
https://www.mql5.com/ru/forum/306688/page77#comment_19128330
¿Parezco un idiota? )
¿Por qué?
¿Por qué?
Estoy en una conferencia sobre el rollo, voy a publicar más tarde.