Deep learning is een onderdeel van machine learning, dat gebaseerd is op kunstmatige neurale netwerken met representatieleren. Leren kan begeleid, semi-begeleid of onbegeleid zijn. Deep learning maakt gebruik van meerdere lagen van neuronen om complexe patronen te herkennen en te leren uit grote hoeveelheden data. Dit wordt toegepast op verschillende gebieden, zoals computer vision, spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, machinevertaling, bio-informatica, medicijnontwerp, medische beeldanalyse, klimaatwetenschap, materiaalinspectie en bordspelprogramma’s. In dit artikel zullen we uitleggen wat deep learning is, hoe het werkt, wat de voordelen en nadelen zijn, en wat voorbeelden zijn van deep learning AI trading platforms.
Hoe werkt deep learning?
Deep learning werkt met kunstmatige neurale netwerken, die geïnspireerd zijn door de werking van de biologische hersenen. Een kunstmatig neuron is een wiskundige functie die een of meer invoersignalen ontvangt en een uitvoersignaal produceert. Een kunstmatig neuraal netwerk is een verzameling van verbonden neuronen die informatie verwerken en doorgeven.
Een neuraal netwerk bestaat uit verschillende lagen: een invoerlaag, een of meer verborgen lagen en een uitvoerlaag. De invoerlaag ontvangt de ruwe data, zoals afbeeldingen of teksten. De verborgen lagen transformeren de data door middel van gewichten en activeringsfuncties. De uitvoerlaag geeft het resultaat of de voorspelling.
Het bijvoeglijk naamwoord “diep” in deep learning verwijst naar het gebruik van meerdere verborgen lagen in het netwerk. Hoe meer lagen er zijn, hoe complexer de patronen die het netwerk kan leren. Elke laag leert een hoger niveau van abstractie van de data. Bijvoorbeeld, als het netwerk afbeeldingen van dieren leert herkennen, kan de eerste laag eenvoudige kenmerken leren, zoals randen of kleuren. De tweede laag kan complexere kenmerken leren, zoals ogen of oren. De derde laag kan nog complexere kenmerken leren, zoals snuiten of staarten. De laatste laag kan de afbeeldingen classificeren als “kat”, “hond”, “hamster”, et cetera.
Om een neuraal netwerk te trainen, moet het zijn gewichten aanpassen om de fout tussen de voorspelling en de werkelijkheid te minimaliseren. Dit gebeurt door middel van een proces genaamd gradient descent en backpropagation. Gradient descent is een optimalisatie-algoritme dat de richting zoekt waarin de fout het snelst afneemt. Backpropagation is een algoritme dat de fout terugstuurt door het netwerk om de gewichten te updaten.
Wat zijn de voordelen van deep learning?
Deep learning heeft verschillende voordelen ten opzichte van traditionele machine learning methoden. Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen:
- Automatische kenmerkextractie: Deep learning elimineert een deel van de data-voorverwerking die meestal betrokken is bij machine learning. Deze methoden kunnen ongestructureerde data verwerken, zoals tekst en afbeeldingen, en automatisch de relevante kenmerken extraheren, zonder dat er menselijke experts nodig zijn.
- Hoge nauwkeurigheid: Deep learning kan zeer nauwkeurige voorspellingen en classificaties maken, vooral als er veel data beschikbaar zijn. Het kan complexe patronen herkennen die verborgen zijn in de data, en daaruit trends en anomalieën afleiden.
- Flexibiliteit: Deep learning kan verschillende soorten data verwerken, zoals numeriek, categorisch, tekstueel, visueel, auditief, temporeel en ruimtelijk. Deep learning kan ook verschillende soorten taken uitvoeren, zoals regressie, classificatie, clustering, generatie, versterking en meer.
- Schaalbaarheid: Deep learning kan profiteren van de toename van de rekenkracht en de beschikbaarheid van data. Het kan parallel worden uitgevoerd op meerdere processoren of grafische verwerkingseenheden (GPU’s), waardoor het sneller en efficiënter wordt. Deep learning kan ook beter presteren naarmate er meer data worden toegevoegd, waardoor het leervermogen wordt vergroot.
Wat zijn de nadelen?
Deep learning is niet perfect, en heeft ook enkele nadelen waar je rekening mee moet houden. Hier zijn enkele van de belangrijkste nadelen:
- Hoge kosten: Deep learning kan duur zijn om te implementeren en te onderhouden. Je hebt vaak veel rekenkracht en opslagruimte nodig om een diep neuraal netwerk te trainen en te draaien. Je hebt ook veel data nodig om een diep neuraal netwerk te voeden, wat ook kosten met zich meebrengt voor het verzamelen, opschonen en labelen van de data.
- Lange trainingstijd: Deep learning kan lang duren om te trainen, vooral als het netwerk groot en complex is. Het kan dagen, weken of zelfs maanden duren om een diep neuraal netwerk te trainen tot het een acceptabel niveau van nauwkeurigheid bereikt. Dit kan problemen opleveren als je snel resultaten wilt zien of als je je model vaak moet bijwerken.
- Zwarte doos: Deep learning kan moeilijk te begrijpen en te verklaren zijn, vooral als het netwerk veel lagen en neuronen heeft. Het is vaak niet duidelijk hoe het netwerk tot een bepaalde voorspelling of classificatie komt, of waarom het soms fouten maakt. Dit kan problemen opleveren als je vertrouwen of verantwoording wilt hebben over je model, of als je je model wilt verbeteren of debuggen.
Wat zijn enkele voorbeelden van deep learning AI trading platforms?
Er zijn verschillende deep learning AI trading platforms op de markt, die gebruik maken van diepe neurale netwerken om te handelen op de financiële markt. Deze platforms kunnen gebruik maken van verschillende soorten data, zoals koersen, nieuws, sociale media, sentimenten en alternatieve data, om de beste koop- en verkoopsignalen te genereren en uit te voeren. Hier zijn enkele voorbeelden van populaire en indrukwekkende deep learning AI trading platforms:
- Trade Ideas: Dit is een prima AI trading platform, die gebruik maakt van machine learning om de beste handelsmogelijkheden te vinden. Het platform biedt verschillende functies, zoals gesimuleerde training, voorgestelde in- en uitstapsignalen, volledige koersvensters en aangepaste lay-outs. Het platform heeft ook een eigen AI-bot genaamd Holly, die elke dag nieuwe strategieën creëert en test.
- TrendSpider: Dit is een ander innovatief AI trading platform, dat gebruik maakt van computer vision om automatische technische analyse te doen. Het platform biedt verschillende functies, zoals automatische trendlijnen, automatische Fibonacci retracements, automatische kandelaarpatronen, automatische waarschuwingen en aangepaste indicatoren. Het platform heeft ook een eigen AI-bot genaamd Raindrop, die een unieke manier van het visualiseren van volume biedt.
- Beurstrading Nederland: Dit is een van de meest populaire en indrukwekkende deep learning AI trading platforms in Nederland, dat wordt ondersteund door een getalenteerd team van financiële ondernemers en een algoritme ontwikkelaar. Het platform maakt gebruik van deep learning om de beste handelsstrategieën te ontwikkelen en te optimaliseren. Het platform heeft ook een eigen AI-bot genaamd BTNL-AI, die elke dag nieuwe koop en verkoopsignalen geeft.
Tot slot
Deep learning is een onderdeel van machine learning, dat gebaseerd is op kunstmatige neurale netwerken met representatieleren. Dit maakt gebruik van meerdere lagen van neuronen om complexe patronen te herkennen en te leren uit grote hoeveelheden data. Het heeft verschillende voordelen ten opzichte van traditionele machine learning methoden, zoals automatische kenmerkextractie, hoge nauwkeurigheid, flexibiliteit en schaalbaarheid. Dit heeft echter ook enkele nadelen, zoals hoge kosten, lange trainingstijd en zwarte doos. Er zijn verschillende deep learning AI trading platforms op de markt, die gebruik maken van diepe neurale netwerken om te handelen op de financiële markt.
Ik hoop dat je dit artikel interessant en nuttig vond. Als je meer wilt weten over deep learning of AI trading platforms, kun je contact met me opnemen via de chatfunctie. Ik help je graag verder. Bedankt voor het lezen!