文章 "克服集成ONNX(Open Neural Network Exchange )的挑战"

 

新文章 克服集成ONNX(Open Neural Network Exchange )的挑战已发布:

ONNX是集成不同平台间复杂AI代码的强大工具,尽管它非常出色,但要想充分发挥其作用,就必须解决一些伴随而来的挑战。在本文中,我们将讨论您可能会遇到的一些常见问题,以及如何处理这些问题。

ONNX (Open Neural Network Exchange) 彻底改变了我们开发复杂的基于AI的MQL5程序的方式。对于MetaTrader 5而言,这项新技术是迈向机器学习领域的康庄大道,因为它在这一领域展现出了前所未有的巨大潜力。然而,ONNX也带来了一些挑战,如果你不知道如何解决这些问题,它们可能会让你感到头疼。

如果你部署的是像前馈神经网络这样简单的AI技术,你可能会觉得部署过程并不那么棘手。但是,由于大多数实际项目要复杂得多,你可能需要做很多事情,比如提取时间序列数据、对大数据进行预处理和转换以降低其维度,更不用说当你在一个大项目中需要使用多个模型时,还要部署ONNX模型。在这种情况下,部署ONNX可能会变得复杂。

ONNX是一个仅具备存储AI模型能力的自给自足的工具。它并不包含运行另一端训练模型所需的所有内置组件,如何部署最终的ONNX模型需要您自己来决定。在本文中,我们将讨论三个挑战,即数据的缩放与归一化向模型引入降维,以及克服在时间序列预测中部署ONNX模型的挑战

onnx models mql5

作者:Omega J Msigwa