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 3296 1...328932903291329232933294329532963297329832993300330133023303...3399 新しいコメント Andrey Dik 2023.10.11 11:47 #32951 Maxim Dmitrievsky #: 質問はない。なぜ特徴数が多いと因果推論の結果が悪くなるのかを書きました。 特徴数が多くなると結果が悪くなる」というのは、あなたの仮説に過ぎないと言ったのです。 このMOでは、実験にコストがかかるため、まだ誰もこのことを検証しようとしていません。しかし、GPTでは、異種情報の結びつきの質が飛躍的に向上し、新たな結びつきや推論を生み出すことが可能になった人もいます。 Maxim Dmitrievsky 2023.10.11 11:49 #32952 Andrey Dik #:そして、それはあなたの仮説に過ぎない。私は自分の仮説を述べた。このMOでは、実験にコストがかかるため、まだ誰もそれを検証しようとしていない。しかし、GPTのためにそれを行った人がいたことを思い出してほしい。 これはあなたの仮説であって、私は仮説など立てていない。それは厳密に証明されている。指と指を比較しないでください。大きな言語モデルもまったく同じように訓練されます。そして、あなたは学習誤差が何であるかを知らない。他に質問は？ Andrey Dik 2023.10.11 11:52 #32953 Maxim Dmitrievsky #: これはあなたの仮説であり、私は仮説を立てていないと書いた。厳密には証明されている。 他に質問は？ あなたが言ったことは証明されていない。経験的な判断であり、したがってあなたの発言は仮説である。 私はあなたに何も質問していない。 Maxim Dmitrievsky 2023.10.11 11:54 #32954 Andrey Dik #:それは経験的な判断であり、あなたの発言は仮説です。私はあなたに何も質問していない。 それは証明されている。あなたが証明されていることを知らないからといって、証明されていないということにはならない。もう一度言うが、私はベイスと分散のトレードオフへのリンクを示している。そして、何が証明されていて、何が証明されていないのかについては、私を巻き込まないでほしい。世の中にはもっと真面目なグルがいる。 Andrey Dik 2023.10.11 11:57 #32955 Maxim Dmitrievsky #: 指と指を比較しないでください。大きな言語モデルもまったく同じように訓練されます。そして、どのような学習誤差があるのか見当もつかないだろう。 指と その通り、大規模な言語モデルも全く同じ方法で訓練され、最適化アルゴリズムが使われる（GPTに彼がどんなアルゴリズムで訓練されたのか聞いてみるといい。数ヶ月前、彼は明確に答えたが、今はユーモアで答えている。なぜなら、情報を集めるだけでは不十分で、トレーニングの質を正しく評価できなければならないからだ（私が言ったように、評価基準の構築はそれほど重要ではない）。 Andrey Dik 2023.10.11 11:59 #32956 Maxim Dmitrievsky #: そして、何が証明されていて、何が証明されていないのかについては触れないでほしい。もっと深刻な教師がいる。 君は自分を測るのが好きだね。、、ータはータはータはータはータはータはータがータ Maxim Dmitrievsky 2023.10.11 12:00 #32957 Andrey Dik #:、、、、、、、、ははははははははられる(原文ママ)さんやご自身ご自身ご自身ご自身アル・マトモであること。私はあなたに教えているのではない、あなたがスーパープロだと思うなら、これらのことを理解すべきだ。 私がスーパープロだと思い込んでいるのはあなたで、あなたはトピックから外れている。私は、権威を引用するような心理的トリックをちりばめた、無関係な議論のドロドロとした、ベラベラしゃべるのが好きではない。根拠を読むのが面倒なら、これ以上力になれない。 Andrey Dik 2023.10.11 12:17 #32958 Maxim Dmitrievsky #: あなたこそ、私が超プロだと思い込んで、トピックから外れたことを書いている。私はベラベラしゃべるのが好きではないし、無関係な議論をドロドロと混ぜ合わせ、権威への言及のような心理的トリックをちりばめるのも好きではない。根拠を読むのが億劫なら、これ以上力になれない。私はどのような権威を引用したのですか？ あなたは普段、権威やその論文への言及を誇示しているのではないですか？私はMOの専門家ではないが、最適化についてはよく知っている。 そして、MOは最適化なしでは成り立たないのだから、ここでのどんな議論にも躊躇なく参加できる。 Maxim Dmitrievsky 2023.10.11 12:24 #32959 Andrey Dik #:私はMOの専門家ではないが、最適化については詳しい。私はMOの専門家ではないが、最適化についてはよく知っている。 最適化なくしてMOはあり得ないので、ここでの議論には躊躇なく参加できる。 あなたは自分が理解していないことの証明としてGPTを引き合いに出した。あなたは書くために書いている。意味のあるメッセージはない。私は最適化には興味がない。私は最適化について書いていないし、それについて尋ねていない。学習が最適化を含むとしても、学習が最適化であるとは限らない。それは会話の内容とはまったく違う。あなたは私が書いたことを理解せず、自分に近い病気のことを書き始めただけだ。 Andrey Dik 2023.10.11 12:29 #32960 Maxim Dmitrievsky #: あなたはGPTを引き合いに出して、何が何だかわからない証拠にした。あなたはただ書くために書いている。何の意味もないメッセージだ。私は最適化には興味がない。私は最適化について書いていないし、それについて尋ねていない。学習が最適化を含むとしても、学習が最適化であるとは限らない。それは会話の内容とはまったく違う。あなたは最適化について書いていない。私はあなたに手紙を書いていない。それに、学習は最適化の特殊なケースなんだ。ほら、書いてない！ じゃあ、何を書いて、何を書いちゃいけないのか、書く許可をもらわなきゃいけないのか？ もう落ち着けよ。 1...328932903291329232933294329532963297329832993300330133023303...3399 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
質問はない。なぜ特徴数が多いと因果推論の結果が悪くなるのかを書きました。
特徴数が多くなると結果が悪くなる」というのは、あなたの仮説に過ぎないと言ったのです。
このMOでは、実験にコストがかかるため、まだ誰もこのことを検証しようとしていません。しかし、GPTでは、異種情報の結びつきの質が飛躍的に向上し、新たな結びつきや推論を生み出すことが可能になった人もいます。
そして、それはあなたの仮説に過ぎない。
私は自分の仮説を述べた。このMOでは、実験にコストがかかるため、まだ誰もそれを検証しようとしていない。しかし、GPTのためにそれを行った人がいたことを思い出してほしい。
これはあなたの仮説であり、私は仮説を立てていないと書いた。厳密には証明されている。
あなたが言ったことは証明されていない。経験的な判断であり、したがってあなたの発言は仮説である。
私はあなたに何も質問していない。
それは経験的な判断であり、あなたの発言は仮説です。
私はあなたに何も質問していない。
指と
その通り、大規模な言語モデルも全く同じ方法で訓練され、最適化アルゴリズムが使われる（GPTに彼がどんなアルゴリズムで訓練されたのか聞いてみるといい。数ヶ月前、彼は明確に答えたが、今はユーモアで答えている。なぜなら、情報を集めるだけでは不十分で、トレーニングの質を正しく評価できなければならないからだ（私が言ったように、評価基準の構築はそれほど重要ではない）。
君は自分を測るのが好きだね。、、ータはータはータはータはータはータはータがータ
、、、、、、、、ははははははははられる(原文ママ)さんやご自身ご自身ご自身ご自身アル・マトモであること。私はあなたに教えているのではない、あなたがスーパープロだと思うなら、これらのことを理解すべきだ。
あなたこそ、私が超プロだと思い込んで、トピックから外れたことを書いている。私はベラベラしゃべるのが好きではないし、無関係な議論をドロドロと混ぜ合わせ、権威への言及のような心理的トリックをちりばめるのも好きではない。根拠を読むのが億劫なら、これ以上力になれない。
あなたはGPTを引き合いに出して、何が何だかわからない証拠にした。あなたはただ書くために書いている。何の意味もないメッセージだ。私は最適化には興味がない。私は最適化について書いていないし、それについて尋ねていない。学習が最適化を含むとしても、学習が最適化であるとは限らない。それは会話の内容とはまったく違う。