Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3397

Yeni yorum
 

Endüstriyel ölçekte oldukça hızlı bir şekilde üretildikleri için bir model portföyü için bir optimize edici yazmak istiyorum

Ancak bunlardan çok sayıda alırsak, hepsini terminale sürükleyip bırakmak istemeyiz. tamamen varsayımsal olarak, modelleri kaydetmezsek, ancak eğitildikleri veri kümelerini istiflersek ve daha sonra bunlar üzerinde son bir modeli eğitirsek, sonuçlar model topluluğu ile karşılaştırılabilir olmalıdır, değil mi?

Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов
Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов
  • www.mql5.com
В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.
 

Ayrıca makalede olduğu gibi konumsal eşleştirme ile değil, Eğilim skoru ile denemeler yapmayı planlıyorum. Bu aynı zamanda olasılıkların kalibre edilmesine de olanak sağlayacaktır.

Daha sonra google liba'yı kullanarak ne elde edebileceğimi göreceğim.

Belki daha sonra sonuçları açıklarım.

 
Optimizasyon parametrelerinin alt satırlarında mevduat, kâr veya öz sermaye için negatif değerler varsa, sonuçlar elde edilirken bu sonuç kesinlikle bir gün çekilecektir. Tüm optimizasyonlar sadece bu dönem için veri elde etmek içindir. Üzücü olmasa da durum böyledir.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Ayrıca makalede olduğu gibi konumsal eşleştirme ile değil, Eğilim skoru ile denemeler yapmayı planlıyorum. Bu, olasılıkların aynı anda kalibre edilmesine olanak sağlayacaktır.

Teorik olarak, bunun aracılığıyla örnekleri arayabilir ve eşleştirebilirsiniz

Örneğin, rastgele bir örnek parçasını 0, diğerini 1 olarak işaretleyin. NS'ye hangi örneğin hangi örneğe ait olduğunu sınıflandırmak için ayırmayı öğretin. Buna Adversarial doğrulama da denir.

İdeal olarak, NS örneği tanımlamamalı, hata 0,5 civarında olmalıdır. Bu, orijinal örneğin iyi bir şekilde rastgele seçildiği anlamına gelir.

propensity
0.38        3
0.40        3
0.41        3
0.42       20
0.43       27
0.44       40
0.45       56
0.46      140
0.47      745
0.48     3213
0.49     8041
0.50    11718
0.51     5324
0.52     1187
0.53      749
0.54      209
0.55       95
0.56       54
0.57       29
0.58       12
0.59       14
0.60        8
0.61        6
0.63        1

0,5 civarındaki herhangi bir değer iyidir, bu veriler eğitim için kullanılabilir. Uç değerler aykırı değerlerdir.

Daha sonra her bir "olasılık" için tahmin edilen vakaların yüzdesini hesaplayabilirsiniz.

Şimdiye kadar, bu yaklaşımı benimsemek biraz akıllara durgunluk veriyor.

 

Devam eden ilginç bir yarışma - fiyat tahminlerindeki başarılarını diğer katılımcılarla karşılaştırmak isteyenler için.

Numerai
Numerai
  • numer.ai
The hardest data science tournament on the planet. Build the world's open hedge fund by modeling the stock market.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Devam eden ilginç bir yarışma - fiyat tahminlerindeki başarılarını diğer katılımcılarla karşılaştırmak isteyenler için.

Yani bu bağlantı zaten birçok kez burada
 
mytarmailS #:
Bu bağlantı zaten birçok kez burada yer aldı

Hatırlamıyordum - sanırım o zaman ne yapmam gerektiği açık değildi, ama şimdi yardımı okudum ve daha açık hale geldi. Her neyse, bu fikrin uzun süredir çalıştığı bir gerçek. Anladığım kadarıyla, iyi tahminler için bir tür kripto ile ödeme yapıyorlar.

Tabii ki dezavantajı, kodun açık olması ve katılım için aktarılması gerektiğidir.

 

Gelecek burada. Google'ın LLM'sini yerel olarak çalıştırıyorum. Artık bir eşe ve arkadaşlara ihtiyacım yok.


 
Maxim Dmitrievsky #:

Gelecek burada. Google'ın LLM'sini yerel olarak çalıştırıyorum. Artık bir eşe ve arkadaşlara ihtiyacım yok.

https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/

Gemma: Introducing new state-of-the-art open models
Gemma: Introducing new state-of-the-art open models
  • blog.google
Gemma is designed with our AI Principles at the forefront. As part of making Gemma pre-trained models safe and reliable, we used automated techniques to filter out certain personal information and other sensitive data from training sets. Additionally, we used extensive fine-tuning and reinforcement learning from human feedback (RLHF) to align...
 

Tüm konunun iyi bir özeti


1...3390339133923393339433953396339733983399
Yeni yorum
Neden: