記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第31回）：損失関数の選択」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.10.14 09:25 新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第31回）：損失関数の選択」はパブリッシュされました: 損失関数は、機械学習アルゴリズムの重要な指標です。これは、与えられたパラメータセットが目標に対してどれだけうまく機能しているかを定量的に評価し、学習プロセスにフィードバックを提供する役割を果たします。本記事では、MQL5のカスタムウィザードクラスを使って、損失関数のさまざまな形式を探っていきます。 MQL5ウィザードは、この連載で紹介したように、さまざまなアイデアを試す実験台として機能します。時には、複数の実装方法を持つカスタムシグナルが登場することがあります。このシナリオは、学習率に関する2つの記事やバッチ正規化について触れた最後の記事でも見られました。それぞれのテーマが、複数のカスタムシグナルの可能性を示したように、損失関数も複数の形式が存在し、同様の状況にあります。 テスト結果を目標と比較する方法は1つではありません。MQL5で利用できる14種類の損失関数(ENUM_LOSS_FUNCTION)の列挙を考えると、それぞれが機械学習の訓練において独自の方法を提供しているというわけではないかもしれません。しかし重要なのは、それぞれに微妙な違いがあり、これらの違いが、訓練するネットワークやアルゴリズムの特性に応じて慎重に選択されるべきであるという点です。 作者: Stephen Njuki 新しいコメント 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
新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第31回）：損失関数の選択」はパブリッシュされました:
損失関数は、機械学習アルゴリズムの重要な指標です。これは、与えられたパラメータセットが目標に対してどれだけうまく機能しているかを定量的に評価し、学習プロセスにフィードバックを提供する役割を果たします。本記事では、MQL5のカスタムウィザードクラスを使って、損失関数のさまざまな形式を探っていきます。
MQL5ウィザードは、この連載で紹介したように、さまざまなアイデアを試す実験台として機能します。時には、複数の実装方法を持つカスタムシグナルが登場することがあります。このシナリオは、学習率に関する2つの記事やバッチ正規化について触れた最後の記事でも見られました。それぞれのテーマが、複数のカスタムシグナルの可能性を示したように、損失関数も複数の形式が存在し、同様の状況にあります。
テスト結果を目標と比較する方法は1つではありません。MQL5で利用できる14種類の損失関数(ENUM_LOSS_FUNCTION)の列挙を考えると、それぞれが機械学習の訓練において独自の方法を提供しているというわけではないかもしれません。しかし重要なのは、それぞれに微妙な違いがあり、これらの違いが、訓練するネットワークやアルゴリズムの特性に応じて慎重に選択されるべきであるという点です。
作者: Stephen Njuki