Discussão do artigo "Data Science e Machine Learning (Parte 22): Aproveitando Redes Neurais Autoencoders para Operações Mais Inteligentes, Movendo-se do Ruído para o Sinal"
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Novo artigo Data Science e Machine Learning (Parte 22): Aproveitando Redes Neurais Autoencoders para Operações Mais Inteligentes, Movendo-se do Ruído para o Sinal foi publicado:
No mundo acelerado dos mercados financeiros, separar sinais significativos do ruído é crucial para o sucesso nas operações de trading. Ao empregar arquiteturas sofisticadas de redes neurais, os autoencoders se destacam ao descobrir padrões ocultos dentro dos dados de mercado, transformando entradas ruidosas em insights acionáveis. Neste artigo, exploramos como os autoencoders estão revolucionando as práticas de trading, oferecendo aos traders uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e ganhar uma vantagem competitiva nos mercados dinâmicos de hoje.
Vamos dissecar os autoencoders e observar do que eles são feitos e o que os torna especiais.
No núcleo de um autoencoder, há uma rede neural artificial composta por três partes.
A parte esquerda da rede neural é chamada de encoder. Sua função é transformar os dados de entrada originais em uma representação de dimensão inferior.
A parte do meio da rede neural é chamada de camada latente ou vetor de Embedding, e sua função é comprimir os dados de entrada em dados de dimensão inferior. Espera-se que essa camada tenha menos neurônios do que tanto o encoder quanto o decoder.
A parte direita dessa rede neural é chamada de decoder. Sua função é recriar a entrada original usando a saída do encoder. Em outras palavras, ele tenta reverter o processo de codificação.
Autor: Omega J Msigwa