위에 설명드린대로 해도 될까요? 나는 네트워크에서 위원회가 있다는 것을 알고 있지만 그들과 함께 일하지 않았을 때는 그렇지 않았습니다. 그리고 훈련은 병행해야 하는 것 같은데... 아니면 각각 따로 하는 것도 가능한가요? 당신의 의견에 관심
예, 이것이 있어야 할 장소입니다. 이것은 커밋이지만 하나의 그리드로 훈련하는 데 충분한 실수가 있고 최종 결과는 오래 걸리지 않습니다. 시스템의 요소가 많을수록 신뢰할 수 없습니다. 시스템은 더 간단해야 합니다 .... 글쎄, 일반적으로 그러한 접근 방식이 좋을 수 있습니다. 이는 네트워크 구축에 있어 심각한 법률을 위반하지 않으며(이 접근 방식) 많은 수의 요소로 인해 오류 가능성을 높일 뿐입니다.
5개의 네트워크가 모두 올바르게 훈련되려면 5개의 네트워크가 훈련되어야 합니다. 5개 중 하나가 이상하게 작동하기 시작하면 결과 전체의 악화에 영향을 줄 수 있습니다. 일반적으로 이렇게 할 수 있지만 입력 수를 줄이려고 하면 ...
하나의 답변에 대해 1000개의 입력 데이터가 많고 그러한 예가 1000개 미만인 경우 예에서 변수의 중요성은 매우 약하고 잡음이 많을 가능성이 큽니다. 나는 개인적으로 10,000에서 예제의 수를 사용하고 랜덤 포레스트 알고리즘은 이 숫자에 꽤 잘 대처합니다. 그리고 5 그리드의 결과를 나중에 6 그리드로 보내는 것에 대한 질문에 대답하면 네, 이런 식으로 훈련 할 수 있습니다. 그러나 여기에서도 조금 다르게 접근할 수 있습니다. 이 5가지 그리드의 중요성을 투표에 적용하면 됩니다. 즉 깍비 총예측을 사용합니다. 그리고 다시 한 번, 입력 데이터에 대해 신중하게 생각하십시오.
저도 같은 메시지를 받았습니다. 미묘한 차이는 이러한 NMR 토큰이 몇 개월 동안 분할 지급되고 NMR 가격이 하락한다는 것입니다. 그리고 Kaggle 계정은 초보자보다 높아야 합니다.
추신 그들은 숫자에 어떤 종류의 찌꺼기가 있습니다. 그런 다음 대회가 끝나기 몇 시간 전에 보낸 결과는 승인이 거부되었고 처리되지 않은 채로 남아 있었습니다. 그러면 무작위로 가져온 예측 변수 집합을 기반으로 구축된 모델이 갑자기 "비원본"이 되지만 원본이 아닐 가능성은 거의 0입니다. 또한 판돈이 흐려져 모두가 예외없이 지는 일이 일어났습니다.
1년에 두 번 시범 업데이트를 하는 것처럼 느껴지고 모두가 토큰을 사고 내기에 잃기 위해 달려갑니다. 그리고 원에서.
마이클, 정통파 영혼을 파괴하지 마십시오... 성배를 더 빨리 하십시오. 벌써 참을 수 없는...
사실, Grail은 모두를 위한 것입니다. 저는 제 것을 찾았습니다. 이제 나는 한 푼도 앞뒤로 돌리고 싶지 않기 때문에 투자자를 찾고 있습니다. Pamm 계정이 구성될 것이므로 환영합니다. 당신은 전혀 아무것도 할 필요가 없습니다. 전리품이 필요합니다 :-)
확인하세요. 어제 저는 편도선에 계정을 심었습니다. 그리고 이것이 거래를 희생시키면서 전리품을 자르고 자르고 BAM하는 방법입니다 !!!! 그리고 교대 반복 :-(. 아침에 거울에 비친 한 돌..젠장, 그리고 AI에게 새로운 미래에 대한 훈련 없이도 중단하기로 결정했기 때문에 두 개의 거래가 계정을 심었습니다.... 이것은 훈련된 섹스가 언제인지 아는 모델은 여전히 동일합니다.
위에 설명드린대로 해도 될까요? 나는 네트워크에서 위원회가 있다는 것을 알고 있지만 그들과 함께 일하지 않았을 때는 그렇지 않았습니다. 그리고 훈련은 병행해야 하는 것 같은데... 아니면 각각 따로 하는 것도 가능한가요? 당신의 의견에 관심
예, 이것이 있어야 할 장소입니다. 이것은 커밋이지만 하나의 그리드로 훈련하는 데 충분한 실수가 있고 최종 결과는 오래 걸리지 않습니다. 시스템의 요소가 많을수록 신뢰할 수 없습니다. 시스템은 더 간단해야 합니다 .... 글쎄, 일반적으로 그러한 접근 방식이 좋을 수 있습니다. 이는 네트워크 구축에 있어 심각한 법률을 위반하지 않으며(이 접근 방식) 많은 수의 요소로 인해 오류 가능성을 높일 뿐입니다.
5개의 네트워크가 모두 올바르게 훈련되려면 5개의 네트워크가 훈련되어야 합니다. 5개 중 하나가 이상하게 작동하기 시작하면 결과 전체의 악화에 영향을 줄 수 있습니다. 일반적으로 이렇게 할 수 있지만 입력 수를 줄이려고 하면 ...
하나의 답변에 대해 1000개의 입력 데이터가 많고 그러한 예가 1000개 미만인 경우 예에서 변수의 중요성은 매우 약하고 잡음이 많을 가능성이 큽니다. 나는 개인적으로 10,000에서 예제의 수를 사용하고 랜덤 포레스트 알고리즘은 이 숫자에 꽤 잘 대처합니다. 그리고 5 그리드의 결과를 나중에 6 그리드로 보내는 것에 대한 질문에 대답하면 네, 이런 식으로 훈련 할 수 있습니다. 그러나 여기에서도 조금 다르게 접근할 수 있습니다. 이 5가지 그리드의 중요성을 투표에 적용하면 됩니다. 즉 깍비 총예측을 사용합니다. 그리고 다시 한 번, 입력 데이터에 대해 신중하게 생각하십시오.
설명 감사합니다...생각해보겠습니다...
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금융 데이터 과학자의 시계열 작업 정보
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추신 그들은 숫자에 어떤 종류의 찌꺼기가 있습니다. 그런 다음 대회가 끝나기 몇 시간 전에 보낸 결과는 승인이 거부되었고 처리되지 않은 채로 남아 있었습니다. 그러면 무작위로 가져온 예측 변수 집합을 기반으로 구축된 모델이 갑자기 "비원본"이 되지만 원본이 아닐 가능성은 거의 0입니다. 또한 판돈이 흐려져 모두가 예외없이 지는 일이 일어났습니다.
1년에 두 번 시범 업데이트를 하는 것처럼 느껴지고 모두가 토큰을 사고 내기에 잃기 위해 달려갑니다. 그리고 원에서.
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세미 세미노비치 .....
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동의한다. 좋은 말씀입니다.
내 성배가 테스트되는 동안 약간의 기도와 돈주머니 패치를 제안합니다(GPU가 없으면 매우 느림)
:))
지옥에 시험과 함께 .... 당신은 전투에 .... 그것이 보일 것입니다 ....