Tu Lin Jiang / Profil

Nesne yönelimli programlama, okunması ve değiştirilmesi kolay olan daha kompakt bir kod oluşturulmasını sağlar. Burada üç ONNX modeli için örneğe bir göz atacağız.

MQL5'in OpenCL için yerel destek sağlamaya başlamasının üzerinden bir yıldan fazla zaman geçti. Ancak, Uzman Danışmanlarında, göstergelerinde veya betiklerinde paralel bilgi işlem kullanmanın gerçek değerini pek de çok kullanıcı görmemiştir. Bu makale, bu teknolojiyi MetaTrader 5 alım satım terminalinde kullanmayı deneyebilmeniz için OpenCL'yi bilgisayarınıza yüklemenize ve kurmanıza yardımcı olma görevi görür.

Makale, MQL5 Sihirbazı ve Hlaiman EA Oluşturucu kullanarak otomatik sinir ağı EA'ları oluşturma yöntemini açıklar. Teorik bilgilerin tamamını öğrenmek ve kendi kodunuzu yazmak zorunda kalmadan nasıl kolay bir şekilde sinir ağları ile çalışmaya başlayabileceğinizi gösterir.

Günümüzde her yatırımcının, nöral ağlar hakkında bilgisi olması gerekir; bunları kullanmanın ne kadar havalı olduğunu bilirler. Çoğunluk, nöral ağlarla uğraşan kişilerin insanüstü olduklarına inanıyor. Bu makalede, sizlere nöral ağ mimarisini açıklamaya, uygulamalarını anlatmaya ve pratik kullanım örneklerini göstermeye çalışacağım.

Bu makale, makine öğreniminde yeni ve perspektif bir yön için ayrılmıştır - derin öğrenme veya daha doğrusu derin nöral ağlar. Bu, ikinci nesil nöral ağlar, bağlantılarının mimarisi ve ana türleri, öğrenme yöntemleri ve kuralları ve ana dezavantajları, ardından üçüncü nesil nöral ağ geliştirme tarihi, ana türleri, özellikleri ve eğitim yöntemleri hakkında kısa bir incelemedir. Gerçek veriler ile yığınlanmış bir otomatik kodlayıcının ağırlıkları tarafından başlatılan derin nöral ağ oluşturma ve eğitimi üzerine pratik deneyler yürütülmektedir. Girdi verilerinin seçilmesinden metrik türetmeye kadar tüm aşamalar ayrıntılı olarak tartışılmıştır. Makalenin son kısmı, MQL4/R'ye dayalı yerleşik göstergeye sahip bir Expert Advisor içinde derin nöral ağın yazılım uygulamasını içermektedir.