トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1816

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Uladzimir Izerski：

まあ、歴史はいつでも変えられるし、ニューラルネットが値動きの本質を変えることはないでしょう。夢にも思わないでください）。そして、何年でも待つことができます。シンク by honeybunny

有意義な対談になるかと思いきや、そうでもなかった...。

 
mytarmailS:

最適化という言葉を同義語としてとらえるのではなく、ストキャスティックスでの調整期...


自分のパターンを分析し、例えば買い、売り、屑のパターンに対して質の高いエントリーポイントを分離しようとすると......。

何をするんですか？クラスの誤差を 最小に し（これが最適化です）、「買い」「売り」の3つのクラスがあります。, "セール"これは、機械学習 における分類 問題である。

市場の状況をパターンに分解し、それに数字を与えること、これが機械学習における クラスタリング作業 である

最適なパターン数を見つけること、これも最適化 です。


あなたは、最適でないツールを使う以外は、長い間、疑うことなく機械学習を行ってきたのです。

矛盾していますね。

そして、なぜそれが未来へのヒントだとわかるのか？ おそらく、このようなことは以前にも見たことがあり、以前の歴史のようなものだからでしょう )

うん、そうだね。興奮させられたよ。歴史を知らずして、未来を知ることはできない。悔い改めます))

 
エフゲニー・デューカ：

有意義な対話があるかと思いきや、そうでもなかった...。

対話は始まったばかりで、おそらくあなただけではありません。ご期待ください。これから面白いことがたくさんある。

 
Uladzimir Izerski：

まあ、歴史はいつでも変えられるし、ニューラルネットが値動きの本質を変えることはないでしょう。夢にも思わないでください）。そして、何年でも待つことができます。ヒーヒー

ニューラルネットワークの ポイントは、歴史を記憶することではなく、正しい結果を出すために、歴史を一般化することである。これが、理解されなければならないことです。ネットワークに汎化能力があれば、見慣れない新しいデータにも対応することができる。正しく動作すること......。つまり、非化石ネットの知識は極めて表面的なものなのです。
 
Mihail Marchukajtes：
ニューラルネットワークのポイントは、歴史を記憶することではなく、新しいデータが入力されたときに正しい結果を出すために一般化することです。これこそが、理解されなければならないことなのです。ネットワーク自体に汎化性があれば、そのネットワークが知らない新しいデータに対しても機能する。正しく動作すること......。つまり、あなたのネロナルネットワークの知識は極めて表面的なものなのです。

だから、私はNSのエースではないんです。あなたたちから学ぶために来たんです。そして、私はまだNSに対する意見や態度を表明することを禁じられてはいないのです。

 
Uladzimir Izerski：

だから、私はNSのエースではないんです。私はあなたたちから学ぶために来たのです。そして、NSに対する私の意見や態度は、表現することが禁じられているわけではありません。

はい、突然で申し訳ありません。よくぞ来てくれました!!!!NSの経験豊富なユーザーがたくさんいます
 
Mihail Marchukajtes:
はい、いきなりで申し訳ないです。来てくれてよかった!!!!NSのベテランユーザーはたくさんいます。

新しいNSのアイデアを否定するつもりはありませんが、私はAIの方に興味があります。

 
Uladzimir Izerski：

NSの新しいアイデアも否定はしませんが、私はAIの方に興味があります。

まず、AIの定義を教えてください。

 
mytarmailS:

定義を付ける

最高の意味を掘り下げたわけではありませんが、本質は同じです。私が言いたいのは、AIとは現状を把握し、未来を見通す能力を持ったソフトウェア製品であるということです。

 
Uladzimir Izerski：

最高の意味を掘り下げたわけではありませんが、本質は同じです。私が言いたいのは、AIとは現状を把握し、未来を見通す能力を持ったソフトウェア製品であるということです。

大丈夫

状況認識とは何か？

パースペクティブとは？


言葉遊びではなく、コードを書くんでしょう？


コンピュータに「あげろ、あげろ、状況を理解しろ」と言っても無理な話です)

そして、骨袋をくれる))

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