AI Unlocked: Mga Agent at SkillLeksyon 2 ng 10

beginner6 minMay kasamang pagsusulit

Mga Pundamental ng AI

Mga Neural Network at Deep Learning

Neural network, LLM, at machine learning para sa mga merkado.

Na-update noong Okt 21, 2026GaiaEx Academy Editorial

Sa leksyong ito

Paano natututo ang isang neural network
Ano ang nagpapagawa ng pag-aaral na deep

Mga pangunahing aral

1Inaayos ng mga network ang mga weight upang mabawasan ang error sa pagsasanay
2Ang deep ay nangangahulugang maraming stacked na layer
3Ang mas maraming data at lalim ay maaaring makuha ang mas mayamang mga pattern

Buod ng leksyon

Ang isang neural network ay natututo ng mga pattern sa pamamagitan ng pag-aayos ng mga internal na timbang sa panahon ng pagsasanay.

Mental Model

Paano mag-isip ng mga neural network

Ang isang neural network ay natututo ng mga pattern sa pamamagitan ng pag-aayos ng mga internal na timbang sa panahon ng pagsasanay. Ang mga deep network ay nagsa-stack ng maraming layer upang maaari nilang ma-model ang mga kumplikadong relasyon.

Paano natututo ang isang neural network
Ano ang nagpapagawa ng pag-aaral na deep

Mekanismo

Paano dapat isipin ang tungkol sa mga neural network

Inihahambing ng pagsasanay ang mga hula sa mga target na resulta at nag-a-adjust ng mga timbang upang bawasan ang error.

Ang mga layer ay nagbabago ng mga input sa mga intermediate na representasyon.

Ang performance ay nakasalalay sa kalidad ng data, arkitektura, layunin, at pag-validate.

Inaayos ng mga network ang mga weight upang mabawasan ang error sa pagsasanay
Ang deep ay nangangahulugang maraming stacked na layer
Ang mas maraming data at lalim ay maaaring makuha ang mas mayamang mga pattern

Halimbawa

Paano gumagana ang Mga Neural Network sa totoong sitwasyon

Ang isang network na sinanay upang mag-classify ng balita ng market ay maaaring matuto ng mga pattern ng wika, ngunit kailangan pa rin ng malinis na mga label at pagsubok sa mga hindi nakitang halimbawa.

TandaanPanuntunan sa desisyon: Suriin ang isang modelo sa pamamagitan ng pag-uugali out-of-sample at pagsusuri ng error, hindi sa pamamagitan ng laki ng arkitektura lamang.

Mga Karaniwang Pagkakamali

Mga pagkakamali na madalas na nagagawa sa mga neural network

Ang mas maraming layer o mas maraming parameter ay hindi awtomatikong nangangahulugang mas magandang mga desisyon. Ang masamang data ay maaaring gawing kumpiyansang mali ang isang mas malaking modelo.

Mga Tala sa Panganib

Mga panganib na nauugnay sa mga neural network

Ang overfitting, biased na data, leakage, at nagbabagong mga regime ng market ay maaaring gawing mabigo sa produksyon ang mga resulta ng pagsasanay.

Ilarawan ang mga timbang at training loss.
Ipaliwanag kung bakit mahalaga ang mga layer.
Suriin ang pag-validate sa hindi nakitang data.

Pagsasanay

Suriin ang mga neural network bago gumawa ng aksyon

Ilarawan ang mga timbang at training loss.
Ipaliwanag kung bakit mahalaga ang mga layer.
Suriin ang pag-validate sa hindi nakitang data.

Suriin

Mga pangunahing termino

Machine Learning: Mga algorithm na natututo ng mga pattern mula sa datos sa halip na malinaw na ma-program.
Neural Network: Isang layered na modelo na maluwag na inspirado ng utak, pangunahing ginagamit sa deep learning.
Overfitting: Kapag ang isang modelo ay nagsasaulo ng ingay at nabibigo sa pag-generalize sa bagong datos.
Large Language Model (LLM): Isang AI model na sinanay upang hulaan at bumuo ng teksto mula sa konteksto.
Backtesting: Pagsubok ng isang estratehiya sa makasaysayang datos bago mag-risk ng tunay na kapital.

Mga tala sa pinagkukunan

Mga sangguniang editoryal

Ang mga sangguniang ito ay mga panimulang punto para sa pag-verify ng mga mekanismo, pagsusuri ng panganib, at konteksto ng produkto sa likod ng leksyong ito.

NISTAI Risk Management FrameworkSanggunian para sa pagkilala, pagsukat, at pamamahala ng panganib ng AI system.OWASPOWASP Top 10 para sa Mga LLM ApplicationSanggunian para sa prompt injection, insecure output handling, labis na awtoridad, at iba pang panganib sa LLM.GaiaEx DocsDokumentasyon ng GaiaEx trading APISanggunian ng produkto para sa market data ng GaiaEx, order flow, at mga trading surface na nakaharap sa account.GaiaEx DocsMga pinakamahusay na gawi sa seguridad ng APISanggunian ng produkto para sa signing, mga key, allowlist, at operational security.

Bago ka magpatuloy

Kaya mo bang gawin ang mga ito?

Ilarawan ang mga timbang at training loss.
Ipaliwanag kung bakit mahalaga ang mga layer.
Suriin ang pag-validate sa hindi nakitang data.

Kaugnay na pag-aaral

Magpatuloy sa pagbabasa

Susunod na leksyonMachine Learning sa FinanceLandas ng kurso sa AI Unlocked: Mga Agent at Skill Nakaraang leksyonMga Large Language ModelLandas ng kurso sa AI Unlocked: Mga Agent at Skill Pangkalahatang-tanaw ng trackAI Unlocked: Mga Agent at Skill10 leksyon TalasalitaanMachine Learning at mga kaugnay na termino5 termino mula sa leksyong ito

Checkpoint

Tapusin ang leksyong ito

Ipasa ang pagsusuri upang i-save ang progreso, pagkatapos ay ituloy ang track nang sunud-sunod.

Pagsusuri ng kaalaman

I-lock ang leksyong ito

Sagutin nang tama ang bawat tanong upang makumpleto ang leksyon.

1 / 2

Ang isang neural network ay natututo sa pamamagitan ng...

Nakaraang leksyonMga Large Language Model Susunod na leksyonMachine Learning sa Finance

Tingnan ang buong kurikulum