기고글 토론 "신경망 저렴하고 쾌활합니다 - NeuroPro와 MetaTrader 5의 연결"
이 기회에 랜덤 포레스트에 대해 설명하는 제 글에 주목해 주셨으면 합니다. 요점은 이 글에서 랜덤 포레스트뿐만 아니라 신경망을 포함한 여러 모델을 포함하는 Rattle 패키지를 사용한다는 것입니다. 그리고 이 패키지는 다양한 모델을 서로 비교할 수 있는 가능성을 제공하는데, 이는 이 글에 비추어 볼 때 의심의 여지가 없는 장점입니다.
저는 신경망을 모르기 때문에 Rattle과 기사의 네트워크를 비교할 수 없습니다. 그러나 Ratte의 도움으로 특정 모델의 선택을 입증하고 신경망 인 경우 전문 패키지로 전환 할 수 있습니다.
기사는 훌륭합니다, 감사합니다 .
하지만 메모장을 통해 공식을 변형하는 것은 선과 악을 넘어서는 일입니다 ))))
이 수준에서 신경망을 연구하는 사람이 있나요?
이렇게 다양한 고급 도구가 있는데 말이죠.
어이가 없네요. 90년대가 생각나네요.
이 수준에서 신경망을 연구하는 사람이 있나요?
이렇게 다양한 고급 도구가 있는데 말이죠.
어이가 없네요. 90년대의 추억이 떠오르네요.
무슨 뜻인가요? "고급 고급"이란 무슨 뜻인가요? 구글 고양이 분류기는 어떤가요?
"발전된 고급"은 두 가지 관점에서 볼 수 있습니다:
1. NS 자체의 개발 (아무 말도 할 수 없습니다).
2. 다른 기계 학습 알고리즘의 개발.
두 번째 질문에 대해.
내 기사를 가져 가라. 질적으로 다른 6 가지 알고리즘을 포함하는 딸랑이. 기사에 첨부 된 파일을 가져옵니다. 변수 zz35 및 zz75를 제거합니다. nnet 패키지의 ada(이득 모델), 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 SVM 및 신경망의 4가지 모델을 적용합니다. 다음은 ZZ에서 확인된 추세 예측 오차 결과입니다.
ada = 18.69%
랜덤 포레스트 = 16.77%
SVM = 16.92%
신경망 = 24.37%
PS.
머신 러닝 알고리즘을 위한 캐럿 프레임워크에는 140개(!) 이상의 다양한 모델이 포함되어 있습니다.
"발전된 고급"은 두 가지 측면에서 볼 수 있습니다:
1. NS의 적절한 개발 (아무 말도 할 수 없음)
2. 다른 기계 학습 알고리즘의 개발.
두 번째 질문에 대해.
내 기사를 가져 가라. 6 개의 질적으로 다른 알고리즘을 포함하는 딸랑이. 기사에 첨부 된 파일을 가져옵니다. 변수 zz35 및 zz75를 제거합니다. nnet 패키지의 ada(이득 모델), 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 SVM 및 신경망의 4가지 모델을 적용합니다. 다음은 ZZ에서 확인된 추세 예측 오차 결과입니다.
ada = 18.69%
랜덤 포레스트 = 16.77%
SVM = 16.92%
신경망 = 24.37%
PS.
머신 러닝 알고리즘을 위한 캐럿 셸에는 140개(!) 이상의 다양한 모델이 포함되어 있습니다.
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포인트별 답변
1.약 10년 전에 기능의 한계에 도달한 2세대 신경망은 조금씩 그 자리를 떠나고 있습니다. 많은 실제 응용 분야에서 등장하고 널리 보급 된 3 세대 신경망 인 소위 "심층 신경망"은 매우 좋은 결과를 보여주고 "얕은"신경망의 주요 단점이 부족합니다. 이 방향으로 파고들 수 있습니다.
2. 나무나 숲의 모든 변형은 어떤 신경망(또는 그 앙상블)보다 더 나은 결과를 제공합니다.
3. 하이브리드 앙상블(배깅)을 사용하면 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 이것은 하나의 하네스에서 여러 모델이 동시에 작동하는 경우입니다.
4. 140개의 분류 모델을 비교한 블로그 글과 관련하여. 이 기사에 대한 캐럿 패키지 개발자의 리뷰를 읽었습니다. 흥미 롭다면 링크를 찾을 것입니다. 그의 경험에 따르면 최상의 결과는 부스팅과 배깅에서 나옵니다. 내 경험상 가장 좋은 모델은 같은 이름의 패키지의 "ada"와 "CORELearn"패키지의 RFnear입니다. 후자는 그런데 매우 빠릅니다. 그리고 매우 긴 훈련을 제외하고는 절대적으로 SVM 자체를 보여주지 않았습니다.
모든 것은 입력 데이터의 선택, 준비 및 해당 출력 데이터의 선택, 준비에 따라 다릅니다. 다음은 연구를위한 주요 분야입니다.
몇 년 전에 포럼에 게시 한 신경망과 RF의 비교 결과를 수행했습니다. RF가 명백히 첫 번째 장소입니다. 게다가 이제 RF 방향 자체가 확장되고 분기되어 선택할 수있는 것이 많습니다. 지금 할 필요가 없다고 생각합니다. 예를 들어 회귀와 같이 신경망이 괜찮은 결과를 보여주는 애플리케이션이 있다고 말해야합니다. 그러나 저는 분류 만 다루고 신경망은이 분야에서 강하지 않습니다.
아마도이 주제에 대한 제 기사가 마침내 출판 될 것이고 우리는 거기에서 논의 할 것입니다.
행운을 빕니다.
SanSanych
제가 말씀드렸던 기사의 링크입니다. http://appliedpredictivemodeling.com/blog/2014/11/11/some-thoughts-on-do-we-need-hundreds-of-classifiers-to-solve-real-world-classification-problems
또한 이 기사에는 여러분과 제가 이전에 논의했던 문제, 즉 실제 데이터에 대한 훈련 후 결과가 좋지 않은 문제에 대한 David Hand의 이전 기사에 대한 링크가 있습니다. 매우 흥미로운 생각입니다. 짧게 번역해 주실 수 있을까요?
아카이브를 살펴보다가 다른 머신러닝 알고리즘을 비교하는 주제에 대한 또 다른 기사를 발견했습니다.
http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml06.pdf
행운을 빕니다.
새로운 기고글 신경망 저렴하고 쾌활합니다 - NeuroPro와 MetaTrader 5의 연결 가 게재되었습니다:
거래를 위한 특정 신경 네트워크 프로그램이 비싸고 복잡해 보이거나 반대로 너무 단순한 경우에는 NeuroPro를 사용해 보십시오. 그것은 무료이며 아마추어들을 위한 최적의 기능들을 포함하고 있습니다. 이 문서에서는 MetaTrader 5와 함께 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
NeuroPro 프로그램은 1998년에 러시아 연구소 중 한 곳에서 작성되었으며 오늘날에도 여전히 유효합니다.
Windows XP, Vista 및 Windows 7에서 효율적으로 실행됩니다. 테스트하지 않았기 때문에 이후 버전의 Windows에서 어떻게 작동하는지 알 수 없습니다.
그림. 1. NeuroPro에 대하여
버전 0.25는 무료이며 인터넷의 많은 웹사이트에서 찾을 수 있습니다. NeuroPro는 시그모이드 활성화 함수를 사용하여 다층 신경망을 생성할 수 있습니다. 이제 막 신경망을 배우기 시작했다면 이 단계에서 더 많은 기능이 필요하지 않습니다. NeuroPro의 인터페이스는 러시아어로 되어 있으며 다른 언어로 번역되지 않았다는 것을 명심해야 합니다.
신경망은 한 데이터 어레이에서 교육된 다음 다른 데이터 어레이에서 테스트할 수 있습니다. 이 기능은 선택된 네트워크 구조가 과적합되기 쉬운지, 그리고 실제 계정과 같은 과거 데이터 외부에서 지속적으로 거래할 수 있는지를 신속하게 이해할 수 있도록 하기 때문에 거래자에게 필수적인 기능입니다.
더 깊이 파고드는 것을 좋아하는 사람들은 신경망의 가중치뿐만 아니라 어떤 네트워크 입력이 네트워크 운영의 결과에 가장 영향을 미치는지 볼 수 있는 기회를 가집니다. 초보자는 이 과정이 필요하지 않으며 프로그램의 이 부분을 건너뛸 수 있습니다. 이 정보는 신경망에 의해 식별된 패턴이 무엇인지 추측하고 검색을 계속할 수 있는 곳을 볼 수 있도록 해주기 때문에 성배를 찾는 숙련된 거래자들에게 유용합니다.
이 외에도 NeuroPro에는 네트워크 구조의 최소화 기기와 같은 다양한 설정과 유용한 유틸리티 외에는 어려운 기능이 없습니다. 이러한 메뉴 섹션은 필수적으로 사용할 수 없기 때문에 초보자는 문제를 복잡하게 하거나 기본 설정만 사용할 필요가 없습니다.
트레이더의 관점에서 NeuroPro의 단점은 MetaTrader 5와의 통합 부재입니다. 실제로 이 기사는 주로 MetaTrader 5의 시장 및 지표 데이터를 NeuroPro로 로드한 다음 수신된 신경망을 MQL5의 Expert로 변환하는 데 사용됩니다.
주제를 발전시켜 보면, NeuroPro로 만들 신경망은 모든 뉴런 가중치로 MQL5 스크립트로 변환될 것이라고 말할 수 있습니다 (다른 신경망 프로그램에서와 같은 DLL 포함 시스템과 달리). 이를 통해 빠른 작업 및 컴퓨터 리소스 사용을 최소화할 수 있습니다. 이것이 NeuroPro를 사용하는 확실한 장점입니다. 이 기능은 모든 거래 전략을 수립하는 데 사용할 수 있으며, 전문가가 거의 즉시 결정을 내려야 하는 요구 사항에 따라 거래 전략을 확장할 수도 있습니다.
작성자: ds2