کتابخانه ها و چارچوب های خارجی که می توانند برای آموزش شبکه های عصبی و ایجاد کارشناسان برای تجارت استفاده شوند – شبکه های عصبی – 18 ژانویه 2023

TensorFlow یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که می تواند برای آموزش و استقرار شبکه های عصبی استفاده شود. این ابزار طیف گسترده ای از ابزارها و عملکردها را برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی و همچنین برای استقرار آنها در محیط های تولید فراهم می کند. TensorFlow به طور گسترده در صنعت و دانشگاه استفاده می شود و توسط جامعه بزرگی از توسعه دهندگان و کاربران پشتیبانی می شود.

کراس یک API شبکه های عصبی سطح بالا است که می تواند در بالای TensorFlow اجرا شود. این طراحی شده است تا ساخت و آموزش شبکه های عصبی را با ارائه یک رابط ساده و شهودی برای تعریف و آموزش شبکه های عصبی آسان کند. Keras یک انتخاب محبوب برای محققان و توسعه دهندگانی است که تازه وارد شبکه های عصبی هستند و می خواهند ابزاری ساده و با کاربری آسان برای ساخت و آموزش مدل ها داشته باشند.

PyTorch یکی دیگر از کتابخانه های منبع باز یادگیری ماشینی است که مشابه TensorFlow است، اما به گونه ای طراحی شده است که انعطاف پذیرتر و کاربرپسندتر باشد. از یک نمودار محاسباتی پویا استفاده می‌کند که در مقایسه با نمودار محاسباتی استاتیک تنسورفلو، انعطاف‌پذیری و سهولت استفاده را بیشتر می‌کند. PyTorch در تحقیقات و صنعت به ویژه در زمینه بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی محبوبیت بیشتری پیدا می کند.

scikit-یادگیری یک کتابخانه یادگیری ماشینی پرکاربرد برای پایتون است که شامل ابزارهای مختلفی برای آموزش و ارزیابی مدل ها از جمله شبکه های عصبی است. این یک رابط ثابت برای طیف گسترده ای از الگوریتم های یادگیری ماشین، از جمله شبکه های عصبی، فراهم می کند، و آن را به یک انتخاب محبوب برای دانشمندان و محققان داده تبدیل می کند.

LightGBM و XGBoost چارچوب‌های تقویت گرادیان هستند که از یادگیری مبتنی بر درخت استفاده می‌کنند و به گونه‌ای طراحی شده‌اند که کارآمد و مقیاس‌پذیر باشند. آنها می توانند هم برای طبقه بندی و هم برای کارهای رگرسیون استفاده شوند. LightGBM و XGBoost در مسابقات Kaggle محبوب هستند و به دلیل توانایی آنها در مدیریت مجموعه داده های بزرگ و عملکرد خوبشان شناخته شده اند. از هر دوی آنها می توان برای آموزش و ساخت مدل برای تجارت نیز استفاده کرد.

به طور خلاصه، تمام کتابخانه‌ها و چارچوب‌های فوق می‌توانند برای آموزش شبکه‌های عصبی و ایجاد متخصصین برای تجارت استفاده شوند، اما مهم است که یکی را انتخاب کنید که به بهترین وجه مناسب مورد استفاده شما باشد و بهترین عملکرد را برای مشکل خاص شما داشته باشد.

نحوه آموزش یک مشاور متخصص برای متاتریدر با یک شبکه عصبی، با نمونه پلاگین TensorFlow. راهنمای گام به گام.

آموزش مشاور متخصص (EA) برای MetaTrader با استفاده از TensorFlow شامل چندین مرحله است. در اینجا یک نمای کلی از روند ارائه شده است:

1. جمع آوری و پیش پردازش داده ها: اولین قدم جمع آوری داده های تاریخی برای ابزار مالی است که می خواهید معامله کنید. این داده ها باید شامل قیمت های تاریخی و همچنین سایر اطلاعات مرتبط مانند شاخص ها یا داده های اقتصادی باشد. هنگامی که داده ها را جمع آوری کردید، باید آنها را از قبل پردازش کنید، که ممکن است شامل تمیز کردن، عادی سازی و تبدیل داده ها برای مناسب ساختن آنها برای آموزش باشد.
2. تعریف مدل: در مرحله بعد، باید مدل شبکه عصبی را که می خواهید برای EA خود استفاده کنید، تعریف کنید. این کار را می توان با استفاده از کتابخانه TensorFlow انجام داد که طیف وسیعی از ابزارها را برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی ارائه می دهد. شما باید معماری و پارامترهای مناسب را برای مدل خود بر اساس مورد خاص خود و داده هایی که جمع آوری کرده اید انتخاب کنید.
3. آموزش مدل: پس از تعریف مدل، باید آن را با استفاده از داده های از پیش پردازش شده آموزش دهید. این شامل استفاده از توابع آموزشی TensorFlow برای به‌روزرسانی مکرر وزن‌ها و بایاس‌های مدل بر اساس داده‌های ورودی و خروجی مورد نظر است. ممکن است لازم باشد پارامترها و تکنیک های مختلف آموزشی را برای یافتن بهترین نتایج آزمایش کنید.
4. آزمایش مدل: هنگامی که مدل آموزش داده شد، باید آن را با استفاده از داده های خارج از نمونه آزمایش کنید تا عملکرد آن را ارزیابی کنید. می توانید از توابع ارزیابی TensorFlow برای محاسبه معیارهایی مانند دقت، دقت و یادآوری استفاده کنید.
5. ادغام مدل در متاتریدر: پس از آزمایش مدل و به دست آوردن نتایج رضایت بخش، باید آن را در پلتفرم متاتریدر ادغام کنید. این را می توان با ایجاد یک اسکریپت EA که از مدل آموزش دیده برای تصمیم گیری معاملات استفاده می کند، انجام داد. همچنین باید EA را طوری تنظیم کنید که طبق یک برنامه زمان‌بندی اجرا شود یا زمانی که شرایط خاصی برآورده می‌شود، فعال شود.
6. بک تست و بهینه سازی EA: در نهایت، شما باید EA را با استفاده از داده های تاریخی برای ارزیابی عملکرد و بهینه سازی پارامترهای آن، بک تست کنید. این شامل اجرای EA بر روی داده های تاریخی و مقایسه نتایج با بازار واقعی است. می توانید از نتایج بک تست برای تنظیم دقیق پارامترهای EA و موثرتر کردن آن استفاده کنید.