L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3318
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qual è un criterio di arresto nell'addestramento delle reti neurali in particolare e nell'apprendimento automatico in generale?
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:19]
I criteri di arresto nell'addestramento delle reti neurali e nell'apprendimento automatico in generale dipendono dal compito e dall'algoritmo di apprendimento. Alcuni criteri di arresto comuni sono i seguenti:
1. Raggiungimento di un errore sufficientemente basso. Raggiungimento di un errore sufficientemente basso: è possibile definire un valore soglia di errore, al di sotto del quale si ritiene che il modello abbia raggiunto un'accuratezza sufficiente. L'addestramento viene interrotto quando l'errore sul set di dati di convalida o sul set di dati di prova raggiunge questo valore.
2. Convergenza: è possibile che il modello abbia raggiunto un valore di soglia sufficiente. Convergenza: è possibile interrompere l'addestramento quando il modello smette di migliorare significativamente dopo ogni epoca di addestramento o dopo un certo numero di iterazioni. In questo caso si possono usare vari criteri, come la variazione dell'errore tra le epoche, la variazione dei pesi del modello o la variazione dei valori previsti.
3. Limite di tempo superato: l'addestramento può essere interrotto se il tempo di addestramento supera una determinata soglia.
4. Arresto precoce: una strategia di arresto precoce è quella che permette di arrestare l'addestramento quando il modello non è più in grado di funzionare. Arresto anticipato: è possibile utilizzare una strategia di arresto anticipato in cui l'addestramento viene interrotto quando le prestazioni del modello sul dataset di validazione o sul dataset di test iniziano a peggiorare dopo un certo numero di epoche di addestramento.
5. Raggiungimento di un numero massimo di epoche: l'addestramento può essere limitato a un certo numero di epoche, dopo le quali il processo di addestramento viene interrotto.
6. Numero specifico di iterazioni: In alcuni casi, è possibile specificare un certo numero di iterazioni dopo le quali l'addestramento viene interrotto.
7. Controllo della perdita sul set di dati di addestramento: l'addestramento può essere interrotto se la funzione di perdita sul set di dati di addestramento raggiunge un certo valore o smette di diminuire.
La scelta del criterio di arresto dipende dall'attività specifica, dai dati disponibili e dall'algoritmo di addestramento. Spesso si consiglia di utilizzare una combinazione di criteri diversi per ottenere i risultati migliori.
Andrei, [26.10.2023 13:23]
possiamo dire che l'apprendimento è l'essenza dell'ottimizzazione, il cui obiettivo è raggiungere un estremo globale?
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:23]
Sì, possiamo dire che l'apprendimento nell'apprendimento automatico può essere considerato come un processo di ottimizzazione, il cui obiettivo è raggiungere un estremo globale. L'addestramento di un modello si riduce a trovare una combinazione di parametri (pesi o coefficienti) che minimizzi la funzione di perdita o massimizzi la funzione di valutazione.
La funzione di perdita è una misura della discrepanza tra i valori previsti dal modello e i valori reali. L'obiettivo è trovare i valori dei parametri del modello in cui la funzione di perdita raggiunge un minimo (estremo globale) per ottenere la migliore capacità predittiva del modello.
Per aggiornare i parametri del modello e trovare la soluzione ottimale si utilizzano algoritmi di ottimizzazione come la discesa stocastica del gradiente, gli algoritmi genetici o la ricerca del sistema caricato. Questi algoritmi cercano di trovare un estremo globale o un buon estremo locale della funzione di perdita per ottenere le migliori prestazioni del modello.
Pertanto, l'apprendimento automatico può essere visto come un'ottimizzazione, in cui l'obiettivo è trovare una combinazione di parametri del modello che minimizzi la funzione di perdita e ottenga le migliori prestazioni del modello.
Chiedi a GPT: quando devi smettere di imparare? Lei stesso non ha ancora risposto a questa domanda.
Conosco le risposte anche alle domande che non hai ancora pensato di porre. Continua così. Quando sarai costruttivo, ne parleremo.
Quindi le mie deduzioni sono sbagliate e la risposta è no: avete un'idea diversa del processo.
No, non ce l'ho. Sì. Non ho un'idea diversa, è solo che a molte persone non piace chiamare le cose con il loro nome proprio per qualche motivo.
Quando esattamente interrompere l'apprendimento è una questione di scelta metodologica, ho solo sottolineato che senza l'individuazione di un estremo globale è impossibile interrompere l'apprendimento (bene, o forzatamente, il che non sarà di alcuna utilità pratica).
Perché no? Sì. Non ho un'idea diversa, è solo che a molte persone non piace chiamare le cose con il loro nome proprio per qualche motivo.
Quando esattamente smettere di imparare è una questione di scelta metodologica, io stavo solo sottolineando che è impossibile smettere di imparare senza rilevare un estremo globale (beh, o forzatamente, il che non avrebbe alcuna utilità pratica).
Un punto di interruzione precoce non è un punto di estremo globale.
Conosco le risposte anche alle domande che non avete ancora pensato di porre. Continuate così. Quando sarai costruttivo, ne parleremo.
Sei di nuovo scortese? Forse lo sai, ma per qualche motivo non lo dai a vedere.
È come quella barzelletta:
-"Ragazza, hai le tette?
-Sì!
-Perché non le porti?
Un punto di interruzione precoce non è un punto di estremo globale.
Sei di nuovo scortese? Forse lo sai, ma non lo dimostri.
È come quella barzelletta:
-"Ragazza, hai le tette?
-Sì!
-Perché non le porti?
Non ho bisogno di mostrare niente a nessuno, non sono un'esibizionista. Non sarei presuntuosa se fossi in te.
Non ho bisogno di mostrare niente a nessuno, non sono un'esibizionista. Non sarei presuntuoso se fossi in te.
Chi di noi due è presuntuoso?
Conosco le risposte alle domande che non hai ancora pensato di fare. Continua così.
Ok. Può spiegare cosa significa? Quando è necessario interrompere l'allenamento? Alla prima iterazione? Alla seconda? Alla terza? Alla centesima? Quale?
In base al criterio di arresto selezionato
Non ho bisogno di mostrare niente a nessuno, non sono un'esibizionista. Non sarei presuntuoso se fossi in te.