Artificial Intelligence ML
- Библиотеки
- Omega J Msigwa
- Версия: 1.0
- Активации: 5
Этот продукт разрабатывался в течение последних 3 лет. Это самая продвинутая кодовая база для работы со всеми видами кода искусственного интеллекта и машинного обучения на языке программирования MQL5. Он использовался для создания множества торговых роботов и индикаторов на основе ИИ в MetaTrader 5.
Это премиум-версия бесплатного и открытого проекта по машинному обучению для MQL5, ссылка здесь: https://github.com/MegaJoctan/MALE5. Бесплатная версия имеет меньше функций, менее документирована и слабо поддерживается. Она предназначена только для небольших моделей ИИ.
Этот премиум-продукт содержит все необходимое для эффективного программирования торговых роботов на основе ИИ.
Почему стоит купить эту библиотеку?
- Очень простая в использовании: синтаксис кода удобен для пользователя, напоминает популярные библиотеки ИИ на Python, такие как Scikit-learn, TensorFlow и Keras.
- Хорошо документирована: есть множество видео, примеров и документации, чтобы помочь вам начать работу.
- Оптимизирована для вычислений: высокая производительность, работает так же, как обычный советник.
- Все включено: не требует DLL-файлов или дополнительных зависимостей, весь код компилируется в единый .EX5 файл, который можно легко тестировать и распространять.
- Круглосуточная поддержка: я предоставлю всю необходимую помощь, чтобы вы смогли разобраться и исправить возникающие проблемы.
Кому подойдет эта библиотека?
- Любому, кто имеет базовые знания в области машинного обучения и ИИ.
- Любителям машинного обучения, особенно тем, кто пришел из Python-сообщества.
- Программистам MQL5 от среднего до продвинутого уровня, не для новичков.
Модели ИИ, доступные в библиотеке:
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Гребневая регрессия
- Lasso
- Ridge
- ElasticNet
- AdaBoost
- Isolation Forest
- Случайный лес
- Опорные векторы (SVM)
- Деревья решений
- Прямые нейронные сети (FNN)
- Сверточные нейронные сети (CNN)
- Рекуррентные нейронные сети (RNN)
- Долгосрочная краткосрочная память (LSTM)
- Gated Recurrent Unit (GRU)
- CatBoost
- LightGBM
- XGBoost
После покупки библиотеки отправьте мне личное сообщение, и вас добавят в закрытый репозиторий GitHub, где размещен весь код и файлы.
