Réunir une équipe pour développer un OI (arbre/forêt de décision) en relation avec les stratégies de tendance. - page 13

 
Ce que je pense, c'est que tous vos modèles standard ne fonctionnent pas, non pas parce que les modèles sont standard, mais parce que vous ne pouvez pas préparer un échantillon représentatif de votre cible. En gros, vos données sont merdiques et aucune méthode d'apprentissage automatique ne peut traiter cette merde. Et si l'échantillon d'entraînement est représentatif, c'est-à-dire qu'il est constitué autant que possible avant l'entraînement, alors les méthodes standard fonctionneront telles quelles, sans algorithmes d'entraînement compliqués.
 
Au début, j'ai rusé pour télécharger l'ensemble des prédicteurs de manière astucieuse, puis j'ai supprimé les prédicteurs inutiles, puis j'ai augmenté la représentativité de l'échantillon au niveau catégoriel, ce qui a permis d'améliorer la qualité de la formation d'environ dix pour cent, ce qui me manquait parfois. J'ai entraîné le modèle avec des catégories et j'ai regardé comment il reflétait les données réelles et si les valeurs réelles sont correctes, je mets le modèle sur les données réelles et c'est ce que dit Misha, avec Bart Simpson en costume de Superman sur son avatar. Vous devez m'avoir oublié maintenant. ....
 
Gramazeka1:
Je pense que tous vos modèles standard ne fonctionnent pas, non pas parce que les modèles sont standard, mais parce que vous ne pouvez pas préparer un échantillon représentatif de votre cible. En gros, vos données sont merdiques et aucune méthode d'apprentissage automatique ne peut traiter cette merde. Et si votre échantillon d'entraînement est représentatif, c'est-à-dire s'il est le mieux adapté avant l'entraînement, les méthodes standard fonctionneront très bien, sans algorithmes d'apprentissage sophistiqués.

Comment ça, ça ne marche pas ? N'apporte pas 99% des bons échanges ? J'aimerais entendre les critères de non-travail. L'objectif est d'améliorer les résultats, grâce à la spécialisation.

Gramazeka1:
Au début, j'ai trouvé une solution astucieuse pour charger tous les prédicteurs dans un formulaire intelligent, puis j'ai supprimé les prédicteurs inutiles et augmenté la représentativité de l'échantillon au niveau catégoriel, ce qui a augmenté la qualité de la formation d'environ dix pour cent. J'ai entraîné le modèle avec des catégories et j'ai regardé comment il reflète les données réelles et si les valeurs réelles sont correctes, j'ai mis le modèle sur les données réelles et c'est ce que dit Misha, avec Bart Simpson en costume de Superman sur son avatar. Vous devez m'avoir oublié maintenant. ....

Vous avez perdu l'accès à votre compte ?

 
Aleksey Vyazmikin:

Comment ça, ça ne marche pas ? N'apporte pas 99% des bons échanges ? J'aimerais entendre les critères de non-travail. L'objectif est d'améliorer les résultats, grâce à la spécialisation.

Vous avez perdu l'accès à votre compte ?

Non, je suis juste sur mon téléphone en ce moment.
 
Gramazeka1:
Non, j'utilise juste mon téléphone pour le moment.

Pourquoi ne puis-je pas me connecter à mon compte depuis mon téléphone ?

 
Si vous êtes constamment à la recherche de nouvelles façons d'apprendre, de construire et d'aborder la construction d'IA, alors je suppose que les données pour l'apprentissage ne sont pas très bonnes. Avec le prétraitement et l'amplification en R des données d'entraînement, l'optimiseur de Reshetov fait des merveilles. Malheureusement, les réseaux d'ormes du doc ont montré leurs faiblesses, donc je suis retourné à Reshetov et j'ai renforcé le niveau de préparation des données avant l'entraînement. Le résultat est vérifié par la bataille, mais la qualité de la formation a également augmenté. J'ai augmenté le nombre d'exemples, dans les limites de la qualité de la formation et c'est un peu... La même chose, mais je n'ai pas encore compris et appliqué tout ce que contient le paquet. Deux points importants jusqu'à présent. Il s'agit d'éliminer les prédicteurs inutiles et d'augmenter la reprezenttivnost par la catégorisation. Ensuite, nous allons voir quelles autres astuces se trouvent dans ce paquet. Je l'ai pratiquement terminé hier soir à genoux. En général, voyons comment et ce qui se passe ensuite...
 
Aleksey Vyazmikin:

Pourquoi ne puis-je pas me connecter à mon compte depuis mon téléphone ?

Parce que je ne me souviens pas de mon mot de passe et que mon e-mail est autorisé sur mon ordinateur. En tout cas...
 
Gramazeka1:
Si vous êtes constamment à la recherche de nouvelles façons d'apprendre, de construire et d'aborder la construction de l'IA, alors je suppose que les données ne sont pas très bonnes pour l'apprentissage. Avec le prétraitement et l'amplification en R des données d'entraînement, l'optimiseur de Reshetov fait des merveilles. Malheureusement, les réseaux d'ormes du doc ont montré leurs faiblesses, donc je suis retourné à Reshetov et j'ai renforcé le niveau de préparation des données avant l'entraînement. Le résultat est vérifié par la bataille, mais la qualité de la formation a également augmenté. J'ai augmenté le nombre d'exemples, dans les limites de la qualité de la formation et il semble que ce soit... La même chose, mais je n'ai pas encore compris et appliqué tout ce que contient le paquet. Deux points importants jusqu'à présent. Il s'agit d'éliminer les prédicteurs inutiles et d'augmenter la reprezenttivnost par la catégorisation. Ensuite, nous allons voir quelles sont les autres astuces contenues dans ce paquet. Je l'ai pratiquement terminé hier soir à genoux. Bref, voyons ce qui se passe ensuite...

Bien sûr, l'échantillon doit être important, et vous avez eu raison d'augmenter le nombre d'exemples. Quel principe a été utilisé pour éliminer les prédicteurs "inutiles" ? Parlez-nous des catégories, qu'entendez-vous par là ?


Gramazeka1:
Parce que je ne me souviens pas du mot de passe, et que l'e-mail est autorisé sur l'ordinateur. Bref, ce n'est pas le sujet...

Vous ne savez pas qui est quelqu'un, il y a beaucoup de choses qui circulent... c'est pourquoi il est important de comprendre le qui est qui.

 
Aleksey Terentev:
Je peux vous aider avec les réseaux neuronaux profonds en Python (photo), l'apprentissage par renforcement et la liaison de tout cela à MT.


Pour ce qui est du service de gestion de projet, je suis plush pour trello.com. Et aussi comme alternative, ru.yougile.com.
Vous devez vous familiariser avec les termes Kanban et Adjail.

Avez-vous de la documentation nouvelle sur la RL pour les tâches continues ?

 
Aleksey Terentev:
Je peux vous aider avec les réseaux neuronaux profonds en Python (photo), l'entraînement avec renforcement, et la liaison de tout cela à MT.

Réseaux neuronaux - intéressant. Vous n'êtes pas du tout intéressé par les arbres/forêts ?

Je ne comprends pas, souhaitez-vous faire partie de l'équipe en cours de création ou proposez-vous une alternative ?


Aleksey Terentev:

Pour ce qui est du service de gestion de projet, je suis favorable à trello.com. Et aussi comme alternative ru.yougile.com.
Vous pouvez vous familiariser avec les termes Kanban et Adjail.

Merci, j'ai jeté un coup d'œil à la présentation de Yougile - elle semble très similaire aux réseaux sociaux - pratique pour les tâches courantes, mais je n'ai pas vu, où il est possible de stocker des informations, le résultat du travail intellectuel, pour ainsi dire.