Optimisation des stratégies d'IA

Aperçu

This course covers various aspects of improving AI models. Topics include introduction to model optimization, hyperparameter tuning, regularization techniques, evaluating and optimizing strategies, and deployment considerations.

Students will learn how to monitor, evaluate and enhance model performance, prevent overfitting, and apply techniques for real-world scenarios.

Programme

• Introduction à l'Optimisation des Modèles d'IA
Nous examinons comment fonctionnent les modèles d'IA en principe et la terminologie importante utilisée dans l'entraînement et l'optimisation des modèles d'IA. Nous discutons de l'application de l'optimisation des modèles d'IA dans l'utilisation des modèles d'IA pour le trading.
• Techniques de Régularisation pour Prévenir le Surapprentissage
Le surapprentissage est un problème courant lors de l'entraînement de modèles d'IA pour le trading. Nous explorerons le biais, la variance et le rôle des hyperparamètres dans le contexte de divers types de modèles d'IA.
• Méthodes de Réglage des Hyperparamètres
Abordez directement les hyperparamètres des modèles d'IA et discutez des diverses méthodes disponibles pour les ajuster de manière systématique ou ad hoc, ainsi que des avantages et inconvénients de chaque méthode.
• Évaluation et Optimisation des Stratégies d'IA
Nous discutons de certaines méthodes pratiques et considérations importantes liées à l'optimisation et à l'évaluation des modèles dans le contexte des modèles d'IA pour le trading.
• Déploiement et Considérations Pratiques
Nous analysons les considérations pratiques importantes pour l'utilisation des modèles d'IA dans le trading. Nous discutons des éléments à garder à l'esprit en maintenant ou en itérant sur nos modèles déployés.
• Projet : Construction et Optimisation d'un Modèle de Classification pour le Trading
Optimisez un modèle de prédiction des prix des actions en utilisant le prétraitement des données, le réglage des hyperparamètres, la détection de sur ou sous-apprentissage, l'évaluation du modèle et la sélection des caractéristiques.

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Enseigné par

Farid Taba

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Matières

Computer Science