分类目录归档：基础设施
MLOps（Machine Learning Operations）是一种将机器学习模型从开发到部署、监控和维护的端到端流程进行标准化和自动化的实践。它借鉴了 DevOps 的理念，旨在提高机器学习项目的效率、可靠性和可重复性。
MLOps 的核心原理包括：
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在算法交易领域受到了广泛关注，因为它能够在复杂和动态的环境中学习最优策略。以下是DRL在交易中的应用概述，包括关键概念、挑战以及实现DRL交易系统的步骤。
在交易中，智能体根据市场数据学习做出买入、卖出或持有的决策。
马尔可夫决策过程（MDP）：
交易环境被建模为MDP，包括：
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类和回归任务，尤其在高维数据中表现优异。它的核心思想是通过寻找一个最优的超平面来分隔不同类别的数据，从而实现分类。以下是对SVM的详细介绍。
在n维空间中，超平面是一个n-1维的子空间。对于二维数据，超平面是一条直线；对于三维数据，它是一个平面。SVM的目标是找到一个超平面，能够将不同类别的数据点分开。
支持向量：
支持向量是离超平面最近的样本点，它们是决定超平面位置的关键。这些点“支持”了超平面的位置，因此得名。
间隔：
矩阵变换是线性代数中的一个重要概念，指的是通过矩阵对向量或空间进行线性变换。矩阵变换广泛应用于计算机图形学、物理学、工程学、机器学习等领域。以下是常见的矩阵变换类型及其应用：
一、引言
在当今数字化浪潮席卷全球的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，金融行业也不例外。随着大数据、机器学习和深度学习等技术的不断发展，金融领域的智能化变革正在悄然发生。在这一背景下，FinGPT 应运而生，它作为一款专为金融领域打造的开源大语言模型，正逐渐成为金融行业创新与发展的重要驱动力。 FinGPT 由 AI4Finance Foundation 开发，致力于为金融行业提供高效、精准且智能的解决方案。它的出现，犹如一颗璀璨的新星，照亮了金融领域智能化发展的道路。在金融市场瞬息万变的今天，投资者和金融从业者面临着海量的数据和复杂的信息，如何快速、准确地分析这些数据...
FinGPT 是由 AI4Finance Foundation 开发的开源金融大语言模型（LLM），旨在为金融领域提供高效、低成本的数据处理和分析解决方案。其核心目标是通过民主化的金融数据和灵活的微调机制，推动金融科技的创新与应用。
2.1 数据驱动与动态适应性
FinGPT 采用以数据为中心的方法，强调金融数据的获取、清理和预处理。通过自动化数据管理管道，FinGPT 能够及时更新数据（每月或每周），确保模型的准确性和相关性。与传统金融大模型（如 BloombergGPT）相比，FinGPT 的微调成本显...
一、走进知识蒸馏的奇妙世界
在深度学习的宏大版图中，模型的性能与资源消耗常常是一对难以平衡的矛盾。大型模型虽然能够展现出卓越的性能，但其庞大的参数量和复杂的计算需求，使得在资源受限的环境中部署困难重重。知识蒸馏，作为一种创新的技术手段，宛如一道曙光，为解决这一难题带来了新的希望。 简单来说，知识蒸馏是一种将大型、复杂模型（即教师模型）所蕴含的知识，巧妙地迁移至小型、简单模型（即学生模型）的技术。它打破了传统模型训练的局限，不仅仅依赖于训练数据中的硬标签，还充分挖掘了教师模型输出的软标签所携带的丰富信息 。通过这种独特的方式，学生模型能够在大幅减少计算资源需求的同时，尽可能地保留教师模型的...
知识蒸馏是一种模型压缩与迁移学习技术，旨在将大型、复杂的模型（称为教师模型）的知识转移到小型、简单的模型（称为学生模型）中。其核心目标是通过模仿教师模型的行为，使学生模型在保持较高性能的同时，显著减少计算复杂度、存储需求和推理时间。这种方法在深度学习领域被广泛应用，尤其是在资源受限的场景中，如移动设备、嵌入式系统和实时应用。
知识蒸馏的核心思想是利用教师模型的“软输出”（soft outputs）作为额外的监督信号，而不仅仅依赖于训练数据中的“硬标签”（hard labels）。教师模型在训练数据上生成的输...
知识蒸馏是一种模型压缩与迁移学习技术，旨在将大型、复杂的模型（称为教师模型）的知识转移到小型、简单的模型（称为学生模型）中。其核心目标是通过模仿教师模型的行为，使学生模型在保持较高性能的同时，显著减少计算复杂度、存储需求和推理时间。这种方法在深度学习领域被广泛应用，尤其是在资源受限的场景中，如移动设备、嵌入式系统和实时应用。
知识蒸馏的核心思想是利用教师模型的“软输出”（soft outputs）作为额外的监督信号，而不仅仅依赖于训练数据中的“硬标签”（hard labels）。教师模型在训练数据上生成的输...
特征归一化（Feature Normalization），也称为特征缩放（Feature Scaling），是机器学习和数据分析中的一种数据预处理步骤，目的是将数据集中的特征（输入变量）转换到一个统一的标准尺度。许多机器学习算法在输入特征尺度相近时表现更好或收敛更快，因此特征归一化尤为重要。当特征的量纲或范围差异较大时（例如，年龄以“岁”为单位，收入以“元”为单位），归一化就显得非常必要。