Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 600
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Búscalo, pero el problema es que no hay mucha información fresca y sistémica en la web sobre el trabajo con la estructura NS de bajo nivel a nivel de escala, ya que nuestros investigadores rara vez bajan al backend, como TensorFlow, en su mayoría todo el mundo está por encima o en el nivel de Theano, Keras, Torch o el incipiente R.
No hace falta ser tonto. TensorFlow, Theano, Torch y CNTK son librerías de diferenciación automática de bajo nivel utilizadas en el entrenamiento de redes neuronales profundas. Hay muchas superestructuras sobre ellas, una de las más comunes es Keras. Para un usuario común (no un experto en redes neuronales) es conveniente (más fácil y rápido) utilizar las de alto nivel.
Me interesa, ¿qué bibliotecas has utilizado? ¿O simplemente ha oído hablar de ellos?
Buena suerte
No seas tonto. TensorFlow, Theano, Torch y CNTK son librerías de diferenciación automática de bajo nivel utilizadas en el entrenamiento de redes neuronales profundas. Hay muchas superestructuras sobre ellas, una de las más comunes es Keras. Para un usuario normal (no un experto en redes neuronales) es conveniente (más fácil y rápido) utilizar las de alto nivel.
Me interesa, ¿qué bibliotecas has utilizado? ¿O simplemente ha oído hablar de ellos?
Buena suerte
Sí, deberías leer con más atención, para no decir tonterías.
Se trataba del back-end, espero que no sea necesario explicar el significado, y el front-end es para la interfaz de usuario, un nivel superior.
Y en cuanto al interés, tal vez usted escuchó acerca de los gráficos TensorFlow, Bufferes de Protocolo, la generación de código para diferentes plataformas y lenguajes, es decir, esencialmente el bajo nivel, por lo que hago lo mismo sólo para mi lenguaje NS y MQL.
Probablemente no hayas oído hablar de él: el generador de EA de Hlaiman.
Foro sobre comercio, sistemas de comercio automatizados y pruebas de estrategias
Aprendizaje automático en el comercio: teoría y práctica (comercio y no sólo)
Aleksey Terentev, 2018.01.23 06:39
Sí, tengo dificultades. Me cuesta entender por qué a algunas personas les cuesta tanto levantarse y trabajar duro.
Sí, paso el rato en este hilo e interfiero en las respuestas de los demás en lugar de considerar constructivamente las preguntas.
__Tengamos una discusión constructiva sobre el aprendizaje profundo? ¿aplicación de Python? ¿aprendizaje con un profesor sobre buenas señales?
__No tengo a nadie con quien discutir. Y acabas de decir que no puedes encontrar nada. Bueno, eso no va a suceder.
Sí, estoy dando un sermón para tontos. Al fin y al cabo, el propio oponente aplicó una burla velada, confundió términos y cometió un par de errores lógicos.
Y también me disculpé por adelantado, porque escribí en el sentimiento.
Y también le ofrezco la ayuda en un conocimiento de los principios de trabajo de las herramientas para la creación de redes neuronales. Sin ninguna ironía ni sarcasmo.
Espero que entiendas también, por lo que escribí arriba, en qué dirección puedo estar interesado en ayudarte.
Visualización de gráficos, topologías NS, serialización, formatos ProtoBuf, procesamiento por lotes e importación/exportación de arrays n-dimensionales Pesos NumPy de NS, etc.
Si usted tiene este tipo de información o experiencia de aplicación, con mucho gusto, listo para discutir.
Pues sí, y por no decir tonterías, deberías leer con más atención.
Se trataba del back-end, espero que no sea necesario explicar el significado, y el front-end es para la interfaz de usuario, es decir, un nivel superior.
No discutamos sobre la terminología. He aquí un extracto:
"Uso de la biblioteca TensorFlow".
Recientemente, el floreciente campo de las redes neuronales profundas se ha visto enriquecido por una serie de bibliotecas de código abierto. Los ampliamente publicitadosTensorFlow(Google),CNTK(Microsoft),Apache MXNet y muchos otros. Debido a que todos estos y otros importantes desarrolladores de software forman parte del R Consortium, se proporciona una API para R para todas estas bibliotecas.
Todas las bibliotecas anteriores son de muy bajo nivel. Para los principiantes en esta área, son difíciles de dominar. Con esto en mente, el equipo de Rstudio desarrolló el paquetekeras para R.
Keras es una API de redes neuronales de alto nivel, diseñada con el objetivo de poder experimentar rápidamente. La capacidad de pasar de la idea al resultado con el menor retraso posible es la clave para hacer una buena investigación. Keras tiene las siguientes características clave:
API amigable que permite crear fácilmente prototipos de modelos de aprendizaje profundo.
Y en cuanto al interés, tal vez hayas oído hablar de los gráficos de TensorFlow, de los Protocol Buffers, de la generación de código para diferentes plataformas y lenguajes, es decir, esencialmente de bajo nivel, por lo que hago lo mismo, sólo que para mi lenguaje NS y MQL.
No sólo he oído hablar de él, sino que lo uso. Pero con el lenguaje R para la ejecución en MT. Así que tenemos un enfoque y una dirección diferentes. Mis desarrollos no le serán útiles.
Probablemente no te hayas enterado: Hlaiman EA Generator.
He oído hablar de él, lo he leído. No es el camino que quiero seguir.
Visualización de gráficos, topologías NS, serialización, formatos ProtoBuf, procesamiento por lotes e importación/exportación de matrices n-dimensionales pesos NumPy, etc.
Si tiene esa información o experiencia en su realización, estaría dispuesto a discutirla con usted.
Lo repetiré una vez más. Tenemos un enfoque y una dirección diferentes. Mi experiencia no le será útil.
Vladimir Perervenko:
Para los recién llegados a este campo, es difícil aprender.Con esto en mente, el equipo de Rstudio desarrolló el paquetekeras para R.
Buena suerte
interesante, no he visto una descripción de tales tándems en ningún sitio... Tendré que buscarlo
En 2007 se crearon comités de 3 a 5 estrategias y la calidad del trabajo mejoró notablemente. Pero el problema en la comisión es que al menos dos de los tres deben ser adecuados, entonces tirarán de la comisión con mayor ventaja que por separado. Si el comité tiene 2 modelos reentrenados. Caja de tubos. ¡¡¡¡En el mejor de los casos, no perderán, lo que en este escenario no está nada mal!!!!
Yuriy Asaulenko:
Vladimir Perervenko:
Esta es unárea difícil de aprender para los principiantes,por lo que el equipo de Rstudio desarrolló el paquetekeras para R.
Buena suerte
Lo de Keras no lo entiendo. Justo ayer leí que es un complemento de alto nivel para TensorFlow, e incluso vi una instancia de él. No hay R, sólo Python.
El hombre incluso dio un enlace para no perderse, evitando cuidadosamente R e incluso en tales condiciones logró.
No entiendo lo de Keras. Justo ayer leí que era un complemento de alto nivel para TensorFlow e incluso vi un ejemplo. No hay R, sólo Python.
Qué hay que entender. Todo en Python ya está en R. Sigue los enlaces, echa un vistazo.
Buena suerte
El hombre incluso dio un enlace para no perderse, evitando cuidadosamente R e incluso en esas condiciones logró.
No he visto el enlace.
Aquí está el enlace a Keras -https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325432/
No excluyo que una interfaz para Keras esté hecha para R. Pero no fue R quien inventó Keras. Es decir, no fue el equipo de Rstudio el que desarrolló el paquetekeras para R, sino la interfaz para Keras. Y para el usuario hay dos grandes diferencias: el paquete o la interfaz.
Eso es lo que intento aclarar.
No he visto el enlace.
Aquí está el enlace a Keras -https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325432/
Este es un enlace a la página web de Hubr. El enlace de la biblioteca es https://keras.rstudio.com/index.html.
Leer fuentes primarias.
Buena suerte
En 2007 se crearon comités de 3 a 5 estrategias y la calidad del trabajo mejoró notablemente. Pero el problema de la comisión es que al menos dos de los tres tienen que ser adecuados, entonces tirarán de la comisión con más ventaja que los individuales. Si el comité tiene 2 modelos reentrenados. Caja de tubos. ¡¡¡¡En el mejor de los casos no se fusionarán, lo que a estas alturas ni siquiera es malo!!!!
los conjuntos y los comités son un poco diferentes a los tándems en lo que a mí respecta
por cierto, el conjunto NS, de MLP, es muy bueno... pero lento
sobre el comité es interesante pero controvertido, el mismo clasificador ternario Reshetov
no se metió con los tándems