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Publicado o artigo "Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation".

Recentemente, ao aumentar a popularidade desses métodos, tantas bibliotecas foram desenvolvidas em Matlab, R, Python, C++, e etc, que recebem o conjunto de treinamento como entrada e constroem automaticamente uma Rede Neural apropriada para o suposto problema. Vamos entender como funciona um tipo básico de Rede Neural, (Perceptron de um único neurônio e Perceptron Multicamadas), e um fascinante algoritmo responsável pelo aprendizado da rede, (Gradiente descendente e o Backpropagation). Tais modelos de rede serviram de base para os modelos mais complexos existentes hoje.
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Publicado o artigo "Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos".

Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.
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Se você não sabe como as classes de negócio são construídas, e se assusta com as palavras "Programação orientada a objeto", então, este artigo é para você. Na realidade, você não precisa saber os detalhes para escrever seu próprio módulo de sinais de negociação. Apenas siga algumas regras simples. Todo o resto será feito pelo Assistente MQL5, e você terá um robô de negócio pronto para uso!
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Publicado o artigo "Gradient Boosting (CatBoost) no desenvolvimento de sistemas de negociação. Uma abordagem ingênua".

Treinamento do classificador CatBoost em Python e exportação do modelo para a mql5, bem como a análise dos parâmetros do modelo e um testador de estratégia customizado. A linguagem Python e a biblioteca MetaTrader 5 são usadas para preparar os dados e treinar o modelo.
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Publicado o artigo "Redes neurais de Maneira Fácil (Parte 6): Experimentos com a taxa de aprendizado da rede neural".

Anteriormente, nós consideramos vários tipos de redes neurais junto com suas implementações. Em todos os casos, as redes neurais foram treinadas usando o método gradiente descendente, para o qual nós precisamos escolher uma taxa de aprendizado. Neste artigo, eu quero mostrar a importância de uma taxa corretamente selecionada e o seu impacto no treinamento da rede neural, usando exemplos.
Publicado o artigo "Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte II). Fazendo a marcação".

Este artigo é uma continuação do ciclo em que mostro como criar uma biblioteca conveniente para mim, a fim de desenhar o layout de gráficos manualmente com ajuda de atalhos de teclado. A marcação é feita com linhas retas e suas combinações. Nesta parte, vou falar diretamente sobre o desenho em si usando as funções descritas na primeira parte. A biblioteca pode ser anexada a qualquer Expert Advisor ou indicador, facilitando muito suas tarefas de layout. Esta solução NÃO USA dlls externas, todos os comandos são implementados usando ferramentas MQL integradas.
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