Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 33): Pandas Dataframe в MQL5, упрощаем сбор данных для машинного обучения"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 33): Pandas Dataframe в MQL5, упрощаем сбор данных для машинного обучения:

При работе с моделями машинного обучения крайне важно обеспечить согласованность данных, используемых для обучения, проверки и тестирования. В этой статье мы создадим собственную версию библиотеки Pandas на языке MQL5, чтобы обеспечить единый подход к обработке данных машинного обучения и гарантировать, что одни и те же данные применяются внутри и вне MQL5, где и происходит большая часть обучения.

При работе с моделями машинного обучения крайне важно иметь одну и ту же структуру данных, и желательно одни и те же значения для всех сред: обучения, проверки и тестирования. Учитывая, что модели Open Neural Network Exchange (ONNX) поддерживаются в MQL5 и MetaTrader 5, у нас есть возможность импортировать обученные извне модели в язык MQL5 и использовать их в торговых целях.

Поскольку большинство пользователей используют Python для обучения этих моделей искусственного интеллекта (ИИ), которые затем развертываются в MetaTrader 5 с помощью кода MQL5, может возникнуть огромная разница в организации данных, и зачастую даже значения в одной и той же структуре данных могут немного отличаться, что связано с разницей в двух технологиях.

 

В этой статье мы будем имитировать библиотеку Pandas, доступные в языке Python. Это одна из самых популярных библиотек, особенно полезная при работе с большими объемами данных.

Поскольку эта библиотека используется специалистами по обработке данных для подготовки и обработки данных, используемых в машинном обучении, мы стремимся создать в MQL5 ту же площадку для работы с данными, что и в Python.

Автор: Omega J Msigwa