트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1706

 

유용할 수 있는 약간의 해킹.

작업: 코딩으로 죽지 않고 미쳐 가지 않고 차트에 다양한 크기와 색상의 원을 많이 그립니다.

결정:
잘못된 - 이 타원에 대해 발명된 개체를 앵커 포인트 3개, 채우기 등으로 사용하는 것입니다.
맞음 - 길이가 0인 선을 그리면 선 두께가 원의 지름, 색상 - 채우기, 중심 - 고정점이 됩니다.

 
ИИ нашел самый мощный антибиотик. У него ушло на это несколько часов
ИИ нашел самый мощный антибиотик. У него ушло на это несколько часов
  • 2020.02.21
  • Хайтек+
  • zen.yandex.ru
С помощью специального алгоритма машинного обучения американским ученым удалось выявить вещество, способное справиться со многими лекарственно-устойчивыми бактериями, включая возбудитель туберкулеза. Соединение назвали халицин - в честь ИИ из фильма "Космическая одиссея 2001 года". Оно уже доказало свою эффективность, вылечив лабораторных мышей...
 
여우처럼 보입니다. 그들은 인공 지능을 위한 1억 7백만 개의 화합물을 어떻게 수집하고 설명했습니까? 일종의 말도 안되는 소리... 실증적 테스트 없이 AI가 어떻게 효과적인 옵션을 선택할 수 있을까요?

각 내성 유기체에 대한 특수 화합물을 선택해야했습니다. 수십 개의 유기체, 화합물 - 1억 7백만이 있습니다. 그리고 실무 경험이 없는 선택. 린든처럼...
 
피터 코노우 :
여우처럼 보입니다. 그들은 인공 지능을 위한 1억 7백만 개의 화합물을 어떻게 수집하고 설명했습니까? 일종의 말도 안되는 소리... 실증적 테스트 없이 AI가 어떻게 효과적인 옵션을 선택할 수 있을까요?

각 내성 유기체에 대한 특수 화합물을 선택해야했습니다. 수십 개의 유기체, 화합물 - 1억 7백만이 있습니다. 그리고 실무 경험이 없는 선택. 린든처럼...
AI의 트릭은 데이터 영역이 유한하든 무한하든 상관없이 데이터 영역의 크기가 중요하지 않다는 것입니다. 데이터 영역이 유한한 경우 AI의 능력 범위 내에 있으며 이 영역의 크기는 중요하지 않습니다. 글쎄, 이것은 너무 ... 그건 그렇고 ..
 
마이클 마르쿠카이테스 :
AI의 트릭은 데이터 영역이 유한하든 무한하든 상관없이 데이터 영역의 크기가 중요하지 않다는 것입니다. 데이터 영역이 유한한 경우 AI의 능력 범위 내에 있으며 이 영역의 크기는 중요하지 않습니다. 글쎄, 이것은 너무 ... 그건 그렇고 ..
음, 실험적 검증 없이 미생물에 대한 화합물의 효과를 어떻게 결정할 수 있습니까?
예를 들어, 박테리아 게놈 Y에 대한 화합물 X의 파괴적 영향 확률에 대한 대략적인 통계적 계산이 몇 시간 만에 갑자기 상위 10위에 올랐습니까?
이런 식으로 코로노바이러스에 대한 화합물을 찾지 않으시겠습니까? 그렇다면 테스트를 연구하는 데 몇 달이 걸리는 이유는 무엇입니까?
 
피터 코노우 :
여우처럼 보입니다. 그들은 인공 지능을 위한 1억 7백만 개의 화합물을 어떻게 수집하고 설명했습니까? 일종의 말도 안되는 소리... 실증적 테스트 없이 AI가 어떻게 효과적인 옵션을 선택할 수 있을까요?

각 내성 유기체에 대한 특수 화합물을 선택해야했습니다. 수십 개의 유기체, 화합물 - 1억 7백만이 있습니다. 그리고 실무 경험이 없는 선택. 린든처럼...

Zen 기사는 유명한 Guardian 기사를 번역한 것입니다. 여기에서 이 연구에 대한 과학 간행물 을 찾을 수 있는 곳을 알 수 있습니다(이는 생물학의 동료 검토 과학 저널입니다). 그것을 읽고 이 분야에 대한 충분한 교육 수준이 있다면 그것이 사실인지 판단하십시오.

태양계의 행성 수가 7과 같아야 함을 "증명"한 헤겔처럼 되지 마십시오)

 
알렉세이 니콜라예프 :

Zen 기사는 유명한 Guardian 기사를 번역한 것입니다. 여기에서 이 연구에 대한 과학 간행물 을 찾을 수 있는 곳을 알 수 있습니다(이는 생물학의 동료 검토 과학 저널입니다). 그것을 읽고 이 분야에 대한 충분한 교육 수준이 있다면 그것이 사실인지 판단하십시오.

태양계의 행성 수가 7과 같아야 함을 "증명"한 헤겔처럼 되지 마십시오)

헤겔을 "바보"하려고 하지 마십시오. 누구나 실수를 합니다. 18세기 사람으로서는 용서할 수 있습니다. 글쎄, 당신은 Nikolaev 씨 누구입니까? 무슨 일이야? 당신의 "작품"은 이미 과학 아카데미에서 연구되고 있습니까?)))
 
피터 코노우 :
음, 실험적 검증 없이 미생물에 대한 화합물의 효과를 어떻게 결정할 수 있습니까?
예를 들어, 박테리아 게놈 Y에 대한 화합물 X의 파괴 효과 확률에 대한 대략적인 통계 계산이 몇 시간 만에 갑자기 상위 10위에 올랐습니까?
이런 식으로 코로노바이러스에 대한 화합물을 찾지 않으시겠습니까? 그렇다면 테스트를 연구하는 데 몇 달이 걸리는 이유는 무엇입니까?

여기에서 의미가 있는 것 같습니다.

AI는 우리에게 필요한 화합물을 알려줍니다.

남자들은 이것을 시도하십시오. 더 가능성이 높습니다.

다음은 실기 시험입니다. 이러한 방식으로 AI는 검색 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이를 모델링이라고 합니다. 먼저 배의 모델을 만들고 욕실에서 테스트한 다음 행동 매개변수를 알고 있는 실제 크기로 만들 때입니다. 예로서...

 
많은 독일과 소련의 이데올로기와 철학자(K. Marx, F. Engels, V. Lenin 포함)는 그들의 작업에서 헤겔과 그의 변증법적 개념을 언급했습니다. 소비에트 과학 아카데미의 과학자들은 헤겔의 "과학 논리"에 대한 논평 책을 출판했고, 니콜라예프는 단순히 그것이 모두 헛소리라고 선언했습니다. 그리고 그는 그들이 현장에서 충분한 교육을받지 않고 무언가를 선언하는 사람들처럼되지 않을 것이라는 점을 고려할 것입니다.))) 그러나 나는 이것에 동의합니다.
 
피터 코노우 :
헤겔을 "바보"하려고 하지 마십시오. 누구나 실수를 합니다. 18세기 사람으로서는 용서할 수 있습니다. 글쎄, 당신은 Nikolaev 씨 누구입니까? 무슨 일이야? 당신의 "작품"은 이미 과학 아카데미에서 연구되고 있습니까?)))

ad hominem은 본질적으로 반대할 것이 없을 때 사용됨)

사유: