tensorflow-js에서 ML 및 거래의 첫 번째 단계에 필요한 것을 찾았습니다.
이것은 에이전트가 행동에 대한 보상과 처벌을 받는 dqn 훈련입니다.
https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree/master/snake-dqn
https://storage.googleapis.com/tfjs-examples/snake-dqn/index.html
자신의 경험을 통해 움직이는 것을 배우는 뱀이 있다는 것이 밝혀졌습니다. 그녀는 특정 수의 이동(회전 또는 계속)이 있으며 그녀의 임무는 열매를 맺는 것입니다. 처음에 뱀은 아무것도 할 수 없지만 훈련 과정에서 과일을 찾고 회피하는 능력을 얻습니다. 거래와 매우 유사하지 않습니까?
글쎄, 적어도 우리의 작업을 위해 데이터가 실행되고 로봇이 구매 또는 판매 결정을 내려야 할 때.
뱀의 단점은 이것이 node.js용으로 작성되었으며 브라우저에서 훈련할 수 있어야 한다는 것입니다(모든 사용자가 수행할 수 있도록). 따라서 클라이언트에서 동일한 작업을 시작해야 했습니다.
그래프가 있는 내 페이지에 뱀을 있는 그대로 가져와 시작하려고 했습니다. 그렇지 않았습니다!
뱀은 가능한 모든 방법으로 저항했습니다.
먼저 패키지,
그런 다음 인수. (그런데 https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/pull/353 수정본 옆에 pull 요청도 했습니다),
then %% 처리되지 않은 거부(TypeError): 클래스를 %% 함수로 호출할 수 없습니다. https://github.com/tensorflow/tfjs/pull/3906/files에서 수리되었지만 이후 아직 릴리스가 없으므로 손을 교체해야했습니다. 그런데 여기에 많은 사람들이 https://github.com/tensorflow/tfjs/issues/3384에 문제가 있습니다.
그런 다음 indexeddb를 fs로 대체하는 것과 같은 미성년자가 있었습니다. 그건 그렇고, 내가 여기에서 염탐한 작업. 음, 일반적으로 카트 폴은 처음에 클라이언트에서 모든 작업을 수행하도록 영감을 받았습니다.
https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree/master/cart-pole
https://storage.googleapis.com/tfjs-examples/cart-pole/dist/index.html
결국 이렇게 되었습니다.
https://github.com/pskucherov/opexflow/pull/16/files
그게 다야 다음 단계는 다음과 같습니다.
- 차트에 맞추기
- 심상
- 알려진 데이터로 로봇을 훈련시켜 최대 결과를 보여줍니다.
아래 비디오는 클라이언트에서 로봇의 작업 훈련 데모입니다. 언젠가 그들은 나 대신 Sberbank 선물도 거래할 것입니다.
