Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización"

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Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 16): Uso práctico de la clusterización:

En el artículo anterior, creamos una clase para la clusterización de datos. En este artículo, queremos compartir con el lector diferentes opciones de uso de los resultados obtenidos para resolver problemas prácticos en el trading.

Para evaluar el rendimiento del asesor experto, lo probaremos con el modelo de clusterización de 500 clústeres entrenado en el artículo anterior y utilizado en la prueba anterior. El programa de entrenamiento se muestra a continuación.

Como podemos ver, el programa de entrenamiento es bastante parejo. Para entrenar el modelo, hemos utilizado el método de optimización de parámetros Adam. Durante las primeras 20 épocas, vemos una disminución gradual en la función de pérdida relacionada con la acumulación de impulsos. Y luego se percibe una fuerte disminución en el valor de la función de pérdida hasta un cierto mínimo. Si recordamos los gráficos de entrenamiento de los modelos supervisados, las líneas discontinuas de la función de pérdida se notan con mayor frecuencia allí. Por ejemplo, a continuación le mostramos un gráfico de entrenamiento para un modelo de atención más complejo. 

Autor: Dmitriy Gizlyk