대상과 최소한 어느 정도 관련이 있는 입력 데이터가 있는 경우 모든 NS 장치가 해당 작업을 수행합니다. 그리고 입력 데이터가 목표를 더 정확하게 설명할수록 네트워크 훈련의 결과가 더 좋고 동일한 품질로 작동 기간이 더 길어집니다.
즉, ML 분야에서 작업의 본질은 신경망 아키텍처, 학습 방법 및 기타 이것에 대한 끝없는 탐색에 있지 않고 완전히 작동하는 AI의 CHOICE와 짝수에 대한 입력 데이터의 끝없는 탐색에 있습니다. 더 나은 학습 결과와 모델 전체의 작동.
이것이 바로 머신 러닝 분야에서 하고 있는 일입니다. 인공 지능 시스템(NN뿐만 아니라 AI)을 선택하고 지정된 목적 함수에 대한 최상의 입력을 찾기 위해 선택한 시스템으로 작업합니다. 때로는 일부 데이터가 작동하고 때로는 정반대 변환을 기반으로 하는 데이터도 있지만 그 차이는 반년 동안 작동하고 평균은 반년 동안 작동하므로 이에 적응할 수 있어야 합니다.
그렇지 않으면: 시스템의 입력 데이터와 출력 데이터 사이에 정보 관계가 없는 경우 AI 시스템은 입력과 출력 사이의 기술 법칙을 구축할 수 없으며 따라서 제안된 모든 모델은 무작위로 작동하거나 작동하지 않습니다. 입력과 출력 사이의 REAL 법칙은 기본적으로 존재하지 않기 때문에!
나는 고양이 자체에 관심이 없다. 나는 교사를 예측하는 예측자의 능력에 관심이 있습니다. 저에게 있어 대다수의 트레이더들의 가장 큰 실수는 견적 자체의 문제를 해결하려는 시도에 있습니다. 그리고 우리는 교사의 예측이 필요합니다. 이것은 완전히 다른 문제입니다.
예측 변수와 답변이 명확하게 공식화되면 가격 모델이 필요하지 않을 수 있습니다. 그들이 검색되고 구성된다면 일부 가격 모델은 손상되지 않을 것입니다.
예측 변수와 답변이 명확하게 공식화되면 가격 모델이 필요하지 않을 수 있습니다. 그들이 검색되고 구성된다면 일부 가격 모델은 손상되지 않을 것입니다.
미래 시장 패턴은 항상 과거로부터 형성됩니다. 과거는 세계 경제와 정치의 과거와 현재 상황에 따라 미래 모델을 형성합니다.
현재 경제 상황은 통화 구성 요소의 방향에 대한 첫 번째 요소입니다. 일등 중요 인물의 말이 환율에 미치는 영향은 의심할 여지가 없습니다.
테스터에서는 기성 데이터가 있을 때 아름답게 보입니다.
추신. 왜 전체 게시물입니까?
통화 시장에 미치는 영향의 가장 중요한 지표 중 하나는 아직 듣지 못한 뉴스입니다. 과거 데이터 + 현재 뉴스가 새로운 모델을 형성하지만 MO에서 가정한 것과는 다를 것입니다.
저것들. 막다른 골목은 항상 다른 곳에 있을 것입니다.
https://youtu.be/KxDZZjM6ltI
글쎄, 그가 고대에 들어갔다면 본질에 대한 개념으로 아리스토텔레스부터 시작하는 것이 가치가 있을 것입니다.
글쎄, 그가 고대에 들어갔다면 본질에 대한 개념으로 아리스토텔레스부터 시작하는 것이 가치가 있을 것입니다.
완전히 시청하셨나요?
거의. 정의에 따르면 그는 일반적으로 "명목 정의"라고 부르는 것을 부릅니다. 아리스토텔레스에 따르면 "실제 정의" 또는 필수 사항도 있습니다.
거의. 정의에 따르면 그는 일반적으로 "명목 정의"라고 부르는 것을 부릅니다. 아리스토텔레스에 따르면 "실제 정의" 또는 필수 사항도 있습니다.
이 강의 전체에서 스스로에게 가장 중요하게 생각하는 것은 무엇입니까?
추론에서 출발점보다 더 중요할 수 있는 것은 무엇입니까?)
컨텍스트와 의미론의 개념은 물론 그 복잡성과 계층화도 오랫동안 알려져 왔습니다.
ML 알고리즘과 관련하여 - 분명히 재교육을 달성하기에 충분히 복잡한 네트워크 아키텍처의 또 다른 복잡성으로 귀결됩니다.
신화에 대한 해석이 흥미가 없는 것은 아니지만 이것 역시 독창적인 것은 없다.
MO 알고리즘과 관련하여 - 분명히 모든 것이 네트워크 아키텍처의 또 다른 복잡성으로 귀결됩니다.
사실 문제를 근본적으로 보면 답은 훨씬 간단해집니다.
대상과 최소한 어느 정도 관련이 있는 입력 데이터가 있는 경우 모든 NS 장치가 해당 작업을 수행합니다. 그리고 입력 데이터가 목표를 더 정확하게 설명할수록 네트워크 훈련의 결과가 더 좋고 동일한 품질로 작동 기간이 더 길어집니다.
즉, ML 분야에서 작업의 본질은 신경망 아키텍처, 학습 방법 및 기타 이것에 대한 끝없는 탐색에 있지 않고 완전히 작동하는 AI의 CHOICE와 짝수에 대한 입력 데이터의 끝없는 탐색에 있습니다. 더 나은 학습 결과와 모델 전체의 작동.
이것이 바로 머신 러닝 분야에서 하고 있는 일입니다. 인공 지능 시스템(NN뿐만 아니라 AI)을 선택하고 지정된 목적 함수에 대한 최상의 입력을 찾기 위해 선택한 시스템으로 작업합니다. 때로는 일부 데이터가 작동하고 때로는 정반대 변환을 기반으로 하는 데이터도 있지만 그 차이는 반년 동안 작동하고 평균은 반년 동안 작동하므로 이에 적응할 수 있어야 합니다.
그렇지 않으면: 시스템의 입력 데이터와 출력 데이터 사이에 정보 관계가 없는 경우 AI 시스템은 입력과 출력 사이의 기술 법칙을 구축할 수 없으며 따라서 제안된 모든 모델은 무작위로 작동하거나 작동하지 않습니다. 입력과 출력 사이의 REAL 법칙은 기본적으로 존재하지 않기 때문에!