Gépi tanulási forex előrejelzés

Forex előrejelzés neurális hálózatokkal - PDF Free Download

Adattudomány És Adatbázisok Versenyképes gépi tanulás: Hogyan lehet támadni és megvédeni az ML modelleket Manapság a számítógépes látásmódban alkalmazott gépi tanulási modelleket számos valós alkalmazásban használják, mint például az önvezető autók, az arcfelismerés, a rák diagnosztizálása, vagy akár a következő generációs üzletekben annak érdekében, hogy nyomon kövessék, mely termékeket veszik le a vásárlók a polcról, így hitelük kártya távozáskor felszámolható.

Ezeknek a gépi tanulási rendszereknek a növekvő pontossága meglehetősen lenyűgöző, így természetesen az alkalmazásokat valóságosan elárasztó alkalmazáshoz vezetett.

  • A HFX kereskedés a bináris kereskedés egyik formája? - Itt találja meg!
  • Az AI Builder in Power Apps - AI Builder | Microsoft Docs
  • Fektessen be az ethereum technológiába

Bár a mögöttük lévő matematikai alapokat már néhány évtizeddel ezelőtt tanulmányozták, az erőteljes GPU-k viszonylag nemrégiben megjelent, a kutatók számára a számítástechnikai erőt adták a kísérlethez és a komplex gépi tanulási rendszerek kiépítéséhez.

Ma a számítógépes látás korszerű modelljei mély neurális hálózatokon alapulnak, akár több millió paraméter mellett, és olyan hardverekre támaszkodnak, amelyek alig egy évtizede voltak elérhetőek. Azóta számos fejlesztést tettek közzé eredeti modelljükön, amelyek mindegyike növeli a pontosságot VGG, ResNet, Inception stb.

Későig a gépi tanulási modellek sok számítógépes látási feladat során emberi, sőt ember feletti pontosságot is elérhettek. Néhány évvel ezelőtt a gépi tanulási modelltől való rossz előrejelzések megszerzése szokott lenni. Manapság ez a kivétel lett, és számítottunk rá, hogy hibátlanul teljesítenek, különösen akkor, ha valós alkalmazásokba telepítik őket.

Egészen a közelmúltig a gépi tanulási modelleket általában a laboratórium környezetben, például gépi tanulási versenyeken és tudományos dolgozatokon. Manapság, amikor valós körülmények között alkalmazzák őket, a modellhibákból eredő biztonsági rések valóban aggodalomra adnak okot.

Összegzés Előszó Nap mint nap számos területen tapasztaljuk a folyamatos innovációt, és a számítástechnika területén tapasztalható óriási növekedés különféle technológiákat kínál számunkra.

A cikk célja annak elmagyarázása és bemutatása, hogy a képfelismerésben használt korszerű mély neurális hálózatokat egy rosszindulatú szereplő könnyen becsaphatja-e és így téves jóslatokat adhat. Miután megismerkedtünk a szokásos támadási stratégiákkal, megvitatjuk, hogyan védhetjük meg modelljeinket ezekkel szemben.

Versenyképes gépi tanulási példák Kezdjük egy alapvető kérdéssel: Melyek a kontradiktórius gépi tanulási példák?

Udemy - Idősor -elemzés, előrejelzés és gépi tanulás

A kontradiktóriás példák rosszindulatú bemenetek, amelyeket szándékosan terveztek egy gépi tanulási modell becsapására. Ebben a cikkben figyelmünket a gépi tanulási forex előrejelzés osztályozást végző gépi tanulási modellekre korlátozzuk.

Ezért a kontradiktóriás példák egy támadó által készített bemeneti képek lesznek, amelyeket a modell nem képes helyesen osztályozni.

Hasznosnak találja ezt az oldalt? Yes No További visszajelzés? A visszajelzés a Microsoftnak lesz elküldve: ha az Elküld gombra kattint, visszajelzését felhasználjuk a Microsoft termékekeinek és szolgáltatásainak továbbfejlesztéséhez. Adatvédelmi szabályzat.

Az alábbiakban két olyan képe van egy pandáról, amely az emberi szem számára megkülönböztethetetlen. A bal oldali kép az egyik tiszta kép az ImageNet adatkészletben, amelyet a GoogLeNet modell képzésére használnak.

A jobb oldalon látható az első enyhe módosítása, amelyet a zajvektor hozzáadásával hoztak létre a központi képen. Az első kép a modell szerint a pandának számít, amint az várható volt.

Ehelyett a második nagyon nagy magabiztossággal gibbonnak számít. Az első képhez hozzáadott zaj nem véletlenszerű, hanem a támadó gondos optimalizálásának eredménye. Második példaként megnézhetjük, hogyan lehet szintetizálni a 3D-s kontradiktórius példákat egy 3D-nyomtató segítségével. Az alábbi kép egy 3D teknős különböző nézeteit mutatja, amelyeket a szerzők kinyomtattak, és a Google Inception v3 modell téves osztályozása.

gépi tanulási forex előrejelzés

Hogyan tehetnek ilyen csúfnak tűnő hibákat a legmodernebb modellek, amelyek meghaladják az emberi osztályozási pontosságot? Mielőtt elmélyülnénk azokban a gyengeségekben, amelyek az idegi hálózati modellekben általában vannak, emlékezzünk arra, hogy nekünk, embereknek is megvan a saját versengési példájuk. Vessen egy pillantást az alábbi képre. Mit látsz? Spirál vagy koncentrikus körök sora? Amit ezek a különféle példák is feltárnak, az az, hogy a gépi tanulási modelleknek és az emberi látásmódnak meglehetősen eltérő belső reprezentációkat kell használnia, amikor megértik, mi van a képen.

A következő részben stratégiákat fogunk feltárni, hogy versenypéldákat állítsunk elő.

gépi tanulási forex előrejelzés

Hogyan lehet versenypéldákat generálni Kezdjük egy egyszerű kérdéssel: Mi a kontradiktóriás példa? Versenytámogatási példák úgy hozhatók létre, hogy tiszta képet készítenek, amelyet a modell helyesen osztályoz, és talál egy kis zavart, amely miatt az új képet az ML modell rosszul osztályozza.

Tegyük fel, hogy a támadónak teljes körű információi vannak a támadni kívánt modellről.

Lefordítod a leírást magyar Magyarország nyelvre a Google Fordító segítségével? Leírás visszafordítása angol Egyesült Államok nyelvre Fordítás We use advanced machine learning to give daily predictions and insights into the future trends of stock prices. Use these insights to supplement your own stock analysis and find better investments quickly. These predictions are based solely on past stock behavior and are not a guarantee of future performance. Any investing has risk.

Ez a veszteségfüggvény jellemzően a negatív veszteség valószínűsége az osztályozási módszereknél. Ebben a fehér dobozos forgatókönyvben több támadási stratégia létezik, amelyek mindegyike különböző kompromisszumokat képvisel az előállításuk számítási költségei és a sikerességi arány között. Mindezek a módszerek lényegében megpróbálják maximalizálni a modellveszteség függvényében bekövetkező változást, miközben a bemeneti kép perturbációja kicsi marad.

Oktatóanyag: Gépi tanulási modell létrehozása a Power BI-ban - Power BI | Microsoft Docs

Minél nagyobb a bemeneti képtér dimenziója, annál könnyebb olyan ellentétes példákat létrehozni, amelyek nem különböztethetők meg az emberi szem tiszta képeitől. Az olyan komplex modelleknél, mint a mély neurális hálózatok, az optimalizálási problémának nincs zárt formájú megoldása, ezért iteratív numerikus módszereket kell alkalmazni. Sikeres aránya azonban magas. Gyors gradiens jel FGS A Ennek a feltételezésnek az alapján a veszteségfüggvény gradiense jelzi azt az irányt, amelyben a bemeneti vektort meg kell változtatnunk a veszteség maximális változásának előidézése érdekében.

Lehet-e a robotokból is tőzsdeguru? - Privátbankálollyme.hu

Annak érdekében, hogy a perturbáció mérete kicsi maradjon, csak a színátmenet előjelét vonjuk ki, nem pedig a tényleges normáját, és kis tényezőjű epsilonnal méretezzük.

Ez a módszer az egyik leggyorsabban és számítási szempontból legolcsóbban megvalósítható. Lineáris modelleknél, például a logisztikai regressziónál, a gyors gradiens előjel módszer pontos. Iteratív gyors gradiens jel Nyilvánvaló az előző módszer kiterjesztése az, hogy többször alkalmazza kisebb lépcsőméretű alfával, és a teljes lépéshosszat levágja annak biztosítására, hogy a tiszta és az ellentétes képek közötti torzítás kisebb legyen, mint az epsilon.

Számításuk is drága, de magas a sikerarányuk. A legtöbb valós helyzetben azonban a támadó nem ismeri a megcélzott modell veszteségfüggvényét. Ebben az esetben a támadónak fekete dobozos stratégiát kell alkalmaznia. Black-box Attack A kutatók többször is megfigyelték, hogy a kontradiktóriás példák elég jól átkerülnek a modellek között, ami azt jelenti, hogy megtervezhetők egy A célmodell számára, de végül hatékonyak lesznek bármely más, hasonló adatkészleten kiképzett modellel szemben.

gépi tanulási forex előrejelzés

Ez a kontradiktóriás példák úgynevezett átvihetőségi tulajdonsága, amelyet a támadók előnyükre használhatnak, ha nincs hozzáférésük a modellről szóló teljes információkhoz. Használja a fent bemutatott white-box algoritmusok bármelyikét, hogy gépi tanulási forex előrejelzés hozzon létre a helyettesítő modellhez. Közülük sokan sikeresen át fognak szállni, és a célmodell számára is ellentétes példákká válnak.

Ennek a automatizált tőzsdei kereskedési robot a kereskedelmi gépi tanulási modellel szembeni sikeres alkalmazását mutatjuk be ez a Gépi tanulási forex előrejelzés Vision Foundation papír.

Versenyes példák elleni védekezés A támadó elkészíti a támadást, kihasználva a modellel kapcsolatos összes információt. Nyilvánvaló, hogy minél kevesebb információt bocsát ki a modell az előrejelzés idején, annál nehezebb a támadónak sikeres támadást kidolgozni.

Az első egyszerű módszer az osztályozási modell védelmére termelési környezetben az, hogy elkerüljük az egyes előrejelzett osztályok bizalmi pontszámainak megjelenítését. Amikor a végfelhasználónak bizalmi pontszámokat kapnak, egy rosszindulatú támadó felhasználhatja őket a veszteségfüggvény gradiensének számszerűsítésére.

Így a támadók fehér dobozos támadásokat készíthetnek, például gyors gradiens előjel módszerrel. A korábban idézett Computer Vision Foundation cikkben a szerzők bemutatják, hogyan lehet ezt csinálni egy kereskedelmi gépi tanulási modellel szemben. Nézzünk meg két védelmet, amelyeket az irodalom javasolt. Védelmi desztilláció Ez módszer új modellt próbál létrehozni, amelynek gradiensei sokkal kisebbek, mint az eredeti védtelen modell.

Ha a gradiensek nagyon kicsiek, akkor az olyan technikák, bitcoin kereskedelmi tanácsok az FGS vagy az Iterative FGS, már nem használhatók, mivel a támadónak a bemeneti kép nagy torzításaira lenne szüksége ahhoz, hogy a veszteségfüggvényben elegendő változás érhető el.

gépi tanulási forex előrejelzés

Használja a képzett tanár hálózatot, hogy puha címkéket állítson elő a képzési készlet minden képéhez. A kép soft-labelje annak a valószínűségnek a gépi tanulási forex előrejelzés, amelyet a modell minden osztályhoz rendel. A puha címkékkel történő edzés olyan technika, amely csökkenti a túlterhelést és javítja a desztillált hálózat mintán kívüli pontosságát.

A védekező lepárlás sikeresen megvédi a hálózatot a megtámadott támadásokkal szemben Desztilláció védekezésként a mély idegi hálózatok elleni kontradiktórius rendellenességek ellen. Sajnos a később a kaliforniai egyetem Berkeley reserachers tanulmánya új támadási módszereket mutatott be, amelyek legyőzik a védekező desztillációt. Ezek a támadások az L-BFGS módszerrel szembeni fejlesztések, amelyek bizonyítják, hogy a védekező desztilláció nem általános megoldás a kontradiktórius példákkal szemben.

Versenyképzés Manapság az ellentétes képzés a leghatékonyabb védelmi stratégia. Versenybeli példákat generálunk és használunk a modell képzésénél. Intuitív módon, ha a modell lát a képzés során alkalmazott kontradiktóriás példák, az előrejelzési időpontban nyújtott teljesítménye jobb lesz az ugyanúgy generált kontradiktóriás példáknál.

gépi tanulási forex előrejelzés

Ideális esetben bármilyen ismert támadási módszert alkalmaznánk, hogy az edzés során versenypéldákat állítsunk elő. Nagy dimenziós nagy adatkészlethez például az ImageNet azonban az olyan robusztus támadási módszerek, mint az L-BFGS, és a Berkeley-cikkben leírt fejlesztések számítási szempontból túl költségesek.

A kontradiktórius képzés egy módosított veszteségfüggvényt használ, amely a tiszta példákon a szokásos veszteségfüggvény súlyozott összege, és az ellentétes példákból származó veszteségfüggvény.

Továbbítjuk a hálózat terjesztését tiszta és kontradiktóriás példákra egyaránt, és a fenti képlettel kiszámoljuk a veszteséget. Az ebben bemutatott algoritmus fejlesztése konferencia papir együttes kontradiktori képzésnek nevezik.

Gépi tanulási modell létrehozása és betanítása

Ahelyett, hogy a jelenlegi hálózatot használnák kontradiktórius példák generálásához, több, előre betanított modellt használnak kontradiktórius példák generálásához. Az ImageNet-en ez a módszer növeli a hálózat robusztusságát a black-box támadásokkal szemben. Ez a védelem volt az első forduló győztese a A NIPS verseny a kontradiktórius támadások elleni védekezésről.

Következtetések és további lépések A mai naptól kezdve a gépi tanulási modell megtámadása könnyebb, mint annak védelme. A valós alkalmazásokban alkalmazott legmodernebb modelleket könnyen meg lehet téveszteni a kontradiktóriás példákkal, ha nem alkalmaznak védelmi stratégiát, és ez megnyitja a kaput a potenciálisan kritikus biztonsági kérdések előtt. A legmegbízhatóbb védekezési stratégia a kontradiktori képzés, ahol kontradiktóriás példákat állítanak elő és adnak hozzá az edzés idején a tiszta példákhoz.

Ha ki szeretné értékelni a képosztályozási modellek robusztusságát különböző támadásokkal szemben, javasoljuk, hogy használja a nyílt forráskódú Python könyvtárat okosok.

gépi tanulási forex előrejelzés

Számos támadási módszer tesztelhető a modelljével szemben, beleértve a cikkben említetteket is. Használhatja gépi tanulási forex előrejelzés a könyvtárat a modellje versenyzésének elvégzésére is, és növelheti annak robusztusságát a kontradiktóriákra.

Új támadások és jobb védelmi stratégiák megtalálása aktív kutatási terület.

Mesterséges intelligencia és Big Data a cégvezetésben

Mind elméleti, mind empirikus munkára van szükség a gépi tanulási modellek robusztusabbá és biztonságosabbá tételéhez a valós alkalmazásokban.

Arra biztatom az olvasót, hogy kísérletezzen ezekkel a technikákkal, és tegyen közzé új érdekes eredményeket. Ezenkívül a jelen cikkre vonatkozó visszajelzéseket a szerző nagyon örömmel fogadja.

Fontos információk