記事「時系列マイニングのためのデータラベル（第4回）：ラベルデータを使用した解釈可能性の分解」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.03.27 15:24 新しい記事「時系列マイニングのためのデータラベル（第4回）：ラベルデータを使用した解釈可能性の分解」はパブリッシュされました: この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。 この連載の前回の記事ではNHITSモデルについて触れ、単一の変数入力に対する終値の予測のみを検証しました。今回は、モデルの解釈可能性と、終値を予測するために複数の共変数を使用することについて説明します。より多くの可能性を提供するために、デモンストレーションには別のモデルNBEATSを使用します。 ただし、この記事の焦点はモデルの解釈可能性にあることにご注意ください。共変量の話題も登場する理由もまた示されます。読者はいつでもさまざまなモデルを使用して自分のアイデアを検証することができます。もちろん、これら2つのモデルは本質的に高品質で解釈可能であり、私の記事で紹介したライブラリを使用してご自分のアイデアを検証するために他のモデルに拡張することもできます。この連載は、問題に対する解決策を提供することを目的としています。実際の取引に直接適用する前には慎重に検討してください。実際の取引の実装では、信頼性の高い安定した結果を提供するために、より多くのパラメータ調整と最適化方法が必要になる可能性があることには言及する価値があります。 作者: Yuqiang Pan 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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この連載では、ほとんどの人工知能モデルに適合するデータを作成できる、時系列のラベル付け方法をいくつかご紹介します。ニーズに応じて的を絞ったデータのラベル付けをおこなうことで、訓練済みの人工知能モデルをより期待通りの設計に近づけ、モデルの精度を向上させ、さらにはモデルの質的飛躍を助けることができます。
この連載の前回の記事ではNHITSモデルについて触れ、単一の変数入力に対する終値の予測のみを検証しました。今回は、モデルの解釈可能性と、終値を予測するために複数の共変数を使用することについて説明します。より多くの可能性を提供するために、デモンストレーションには別のモデルNBEATSを使用します。 ただし、この記事の焦点はモデルの解釈可能性にあることにご注意ください。共変量の話題も登場する理由もまた示されます。読者はいつでもさまざまなモデルを使用して自分のアイデアを検証することができます。もちろん、これら2つのモデルは本質的に高品質で解釈可能であり、私の記事で紹介したライブラリを使用してご自分のアイデアを検証するために他のモデルに拡張することもできます。この連載は、問題に対する解決策を提供することを目的としています。実際の取引に直接適用する前には慎重に検討してください。実際の取引の実装では、信頼性の高い安定した結果を提供するために、より多くのパラメータ調整と最適化方法が必要になる可能性があることには言及する価値があります。
作者: Yuqiang Pan