Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 21): Desbloqueando las redes neuronales: desmitificando los algoritmos de optimización"

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Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 21): Desbloqueando las redes neuronales: desmitificando los algoritmos de optimización:

Sumérjase en el corazón de las redes neuronales mientras desmitificamos los algoritmos de optimización utilizados dentro de la red neuronal. En este artículo, descubra las técnicas clave que liberan todo el potencial de las redes neuronales, impulsando sus modelos a nuevas cotas de precisión y eficacia.

Parece que hoy en día todo el mundo está interesado en la Inteligencia Artificial, está en todas partes, y los grandes de la industria tecnológica como Google y Microsoft detrás de OpenAI están impulsando la adaptación de la IA en diferentes aspectos e industrias como el entretenimiento, la industria de la salud, las artes, la creatividad, etc. 

Veo esta tendencia también en la comunidad MQL5, ¿por qué no?, con la introducción de matrices y vectores y ONNX en MetaTrader 5. Ahora es posible realizar modelos de negociación con inteligencia artificial de cualquier complejidad. Ni siquiera hace falta ser un experto en álgebra lineal o lo bastante empollón para entender todo lo que entra en el sistema.

A pesar de todo ello, los fundamentos del aprendizaje automático son ahora más difíciles de encontrar que nunca, y sin embargo son tan importantes conociendo para solidificar su comprensión de la IA. Te permiten saber por qué haces lo que haces, lo que te hace flexible y te permite ejercer tus opciones. Hay muchas cosas que aún tenemos que debatir sobre el aprendizaje automático. Hoy veremos cuáles son los algoritmos de optimización, cómo se comportan entre sí, cuándo y qué algoritmo de optimización debe elegir para un mejor rendimiento y precisión de sus redes neuronales.

Autor: Omega J Msigwa